اکسپرس 24
کتاب طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند پیشنهادگر با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ (مطالعه موردی SKT)

کتاب طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند پیشنهادگر با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ (مطالعه موردی SKT)

تگ‌ها: LLM الگوریتم‌های پیشنهادگر تحلیل داده‌های کلان توسعه سیستم‌های هوشمند داده‌کاوی سیستم‌های توصیه‌گر مدل‌های زبانی بزرگ هوش تجاری هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند پیشنهادگر با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ (مطالعه موردی SKT)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: سیستم‌های پیشنهادگر مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در سیستم‌های پیشنهادگر هوشمند
  • 2. مروری بر معماری مدل‌های زبانی بزرگ در کاربردهای صنعتی
  • 3. فرآیند پیش‌پردازش داده‌های کلان برای آموزش مدل‌های پیشنهادگر
  • 4. روش‌های تبدیل داده‌های رفتاری کاربر به بردارهای معنایی
  • 5. تلفیق دانش دامنه در مدل‌های زبانی برای بهبود پیشنهادها
  • 6. معماری سیستم‌های پیشنهادگر مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 7. نقش مدل‌های زبانی در تحلیل و فهم ترجیحات کاربران
  • 8. استفاده از مدل‌های زبانی برای استخراج ویژگی‌های متنی محصولات
  • 9. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای سناریوهای پیشنهادگر
  • 10. روش‌های جایگذاری و فشرده‌سازی دانش در مدل‌های زبانی کوچک
  • 11. مقایسه سیستم‌های پیشنهادگر سنتی با رویکردهای مبتنی بر مدل‌های زبانی
  • 12. استراتژی‌های انتخاب ویژگی و مهندسی پرامپت در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 13. پیاده‌سازی مکانیزم‌های توجه برای ارتقای دقت پیشنهادها
  • 14. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 15. روش‌های ارزیابی عملکرد سیستم‌های پیشنهادگر مبتنی بر مدل‌های زبانی
  • 16. شاخص‌های کلیدی عملکرد و ارزیابی رضایت کاربر در سیستم‌های هوشمند
  • 17. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی برای داده‌های کلان
  • 18. روش‌های کاهش تاخیر در پاسخ‌دهی سیستم‌های پیشنهادگر آنلاین
  • 19. تکنیک‌های شخصی‌سازی پیشرفته با استفاده از تحلیل متنی
  • 20. مدیریت حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در سیستم‌های پیشنهادگر هوشمند
  • 21. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت انصاف در الگوریتم‌های پیشنهادگر
  • 22. مطالعه موردی تجربه شرکت‌های مخابراتی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 23. طراحی سیستم‌های پیشنهادگر چندگانه برای سرویس‌های دیجیتال
  • 24. بهینه‌سازی نرخ تبدیل با بهره‌گیری از هوش مصنوعی مولد
  • 25. تلفیق دانش بازاریابی و داده‌کاوی در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 26. روش‌های نظارت و نگهداری مدل‌های زبانی در محیط عملیاتی
  • 27. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در بهبود فرآیند پیشنهاددهی
  • 28. مدیریت چرخه عمر مدل‌های زبانی در پروژه‌های صنعتی
  • 29. توسعه سیستم‌های پیشنهادگر محتوا‌محور با کمک مدل‌های زبانی
  • 30. بررسی تعامل انسان و هوش مصنوعی در محیط‌های دیجیتال
  • 31. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی پیشنهادگر
  • 32. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل بر اساس بازخوردهای بلادرنگ
  • 33. پیاده‌سازی معماری‌های مقیاس‌پذیر برای تحلیل داده‌های کلان
  • 34. نقش یادگیری انتقال در بهبود دقت سیستم‌های پیشنهادگر
  • 35. تکنیک‌های بصری‌سازی نتایج پیشنهادگر برای تحلیلگران داده
  • 36. بررسی محدودیت‌های محاسباتی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 37. استفاده از پایگاه‌های داده برداری در سیستم‌های پیشنهادگر مدرن
  • 38. پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهادگر با قابلیت تفسیرپذیری
  • 39. چشم‌انداز آینده سیستم‌های پیشنهادگر در تحول دیجیتال کشور

📚 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.