کتاب تکنیک‌های fine-tuning و transfer learning در مدل‌های زبانی بزرگ

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های fine-tuning و transfer learning در مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: انواع و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ**

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
  • 3. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 4. پردازش توالی و رمزگذاری
  • 5. رمزگشایی و تولید متن
  • 6. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 7. مفهوم یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 8. مبانی fine-tuning
  • 9. کاربرد fine-tuning در وظایف پردازش زبان طبیعی
  • 10. انواع fine-tuning
  • 11. تنظیم دقیق پارامترها
  • 12. تنظیم دقیق لایه‌های خاص
  • 13. تنظیم دقیق همه پارامترها
  • 14. fine-tuning با داده‌های کم (Few-shot Learning)
  • 15. fine-tuning با داده‌های بسیار کم (Zero-shot Learning)
  • 16. روش‌های بهینه‌سازی در fine-tuning
  • 17. بهینه‌سازهای رایج (Adam, SGD)
  • 18. نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
  • 19. تنظیم اندازه بچ (Batch Size)
  • 20. تنظیمات منظم‌سازی (Regularization)
  • 21. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 22. Dropout و تکنیک‌های مشابه
  • 23. early stopping
  • 24. Data Augmentation برای fine-tuning
  • 25. تکنیک‌های تولید داده مصنوعی
  • 26. تولید داده با مدل‌های دیگر
  • 27. تولید داده با قوانین زبانی
  • 28. ارزیابی مدل‌های fine-tuned
  • 29. معیارهای ارزیابی وظایف زبانی
  • 30. Perplexity
  • 31. BLEU Score
  • 32. ROUGE Score
  • 33. F1 Score
  • 34. Accuracy
  • 35. Precision
  • 36. Recall
  • 37. معیارهای ارزیابی وظایف خاص
  • 38. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 39. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 40. ارزیابی مدل‌های پاسخ به پرسش
  • 41. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات
  • 42. انتخاب مدل پایه مناسب
  • 43. مدل‌های BERT و خانواده آن
  • 44. مدل‌های GPT و خانواده آن
  • 45. مدل‌های T5 و خانواده آن
  • 46. مدل‌های Llama و خانواده آن
  • 47. مقایسه معماری‌های مختلف
  • 48. انتخاب داده‌های fine-tuning
  • 49. کیفیت داده‌ها
  • 50. حجم داده‌ها
  • 51. سازگاری داده‌ها با وظیفه
  • 52. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 53. Tokenization
  • 54. Padding و Truncation
  • 55. انتقال یادگیری برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 56. انتقال یادگیری برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 57. انتقال یادگیری برای وظایف تشخیص رابطه
  • 58. انتقال یادگیری برای وظایف تولید متن
  • 59. انتقال یادگیری برای وظایف پرسش و پاسخ
  • 60. انتقال یادگیری برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 61. انتقال یادگیری برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 62. انتقال یادگیری برای وظایف تحلیل احساسات
  • 63. انتقال یادگیری برای وظایف تشخیص اسپم
  • 64. تنظیم دقیق مدل‌های مولد
  • 65. تکنیک‌های پیشرفته fine-tuning
  • 66. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
  • 67. LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 68. Adapter Layers
  • 69. Prompt Tuning
  • 70. Prefix Tuning
  • 71. تکنیک‌های fine-tuning چند وظیفه‌ای (Multi-task Fine-tuning)
  • 72. استفاده از چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 73. PyTorch
  • 74. TensorFlow
  • 75. Keras
  • 76. کتابخانه‌های مرتبط با NLP
  • 77. Hugging Face Transformers
  • 78. spaCy
  • 79. NLTK
  • 80. کاربرد fine-tuning در زبان فارسی
  • 81. چالش‌های fine-tuning برای زبان فارسی
  • 82. منابع داده فارسی
  • 83. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده فارسی
  • 84. آموزش مدل‌های زبانی فارسی از ابتدا
  • 85. ارزیابی مدل‌های فارسی
  • 86. کاربرد fine-tuning در حوزه علوم اسلامی
  • 87. fine-tuning برای تحلیل متون روایی
  • 88. fine-tuning برای استخراج احکام شرعی
  • 89. fine-tuning برای پاسخگویی به سوالات فقهی
  • 90. fine-tuning برای طبقه‌بندی متون دینی
  • 91. fine-tuning برای خلاصه‌سازی متون تفسیری
  • 92. fine-tuning برای تحلیل متون کلامی
  • 93. fine-tuning برای دسته‌بندی روایات
  • 94. fine-tuning برای شناسایی منابع روایی
  • 95. fine-tuning در حوزه اقتصاد اسلامی
  • 96. fine-tuning برای تحلیل متون اقتصادی اسلامی
  • 97. fine-tuning برای پیش‌بینی بازارهای مالی اسلامی
  • 98. fine-tuning برای ارزیابی پروژه‌های اقتصادی مبتنی بر عقود اسلامی
  • 99. fine-tuning در حوزه خانواده و روانشناسی اسلامی
  • 100. fine-tuning برای تحلیل متون مشاوره خانواده اسلامی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.