اکسپرس 24
کتاب مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی

کتاب مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی

تگ‌ها: Attention Mechanism Deep Learning Fine-tuning Large Language Models LSTM Neural Networks Transformer Word Embeddings پردازش زبان طبیعی پیش‌آموزش ترنسفورمر تعبیه کلمات شبکه عصبی مدل‌های زبانی یادگیری عمیق

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 2. نورون مصنوعی و مدل پرسپترون
  • 3. توابع فعال‌سازی رایج در یادگیری عمیق
  • 4. لایه‌های کاملاً متصل و ساختار شبکه عصبی
  • 5. تابع زیان و معیارهای ارزیابی مدل
  • 6. الگوریتم پس‌انتشار خطا
  • 7. گرادیان نزولی و انواع آن
  • 8. بهینه‌سازهای پیشرفته مانند Adam و RMSProp
  • 9. مقداردهی اولیه وزن‌ها
  • 10. بیش‌برازش و روش‌های جلوگیری از آن
  • 11. نرمال‌سازی دسته‌ای و لایه‌ای
  • 12. دراپ‌اوت و تکنیک‌های منظم‌سازی
  • 13. شبکه‌های عصبی پیش‌خور برای داده‌های متنی
  • 14. بازنمایی کلمات با Word2Vec و GloVe
  • 15. تعبیه کلمات و فضای برداری معنایی
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی پایه
  • 17. مشکل محو و انفجار گرادیان در RNN
  • 18. شبکه‌های LSTM و ساختار دروازه‌ها
  • 19. شبکه‌های GRU و مقایسه با LSTM
  • 20. مدل‌های sequence-to-sequence پایه
  • 21. مکانیزم توجه ساده
  • 22. توجه چندسر و اهمیت آن
  • 23. معماری ترنسفورمر پایه
  • 24. لایه رمزگذار در ترنسفورمر
  • 25. لایه رمزگشا در ترنسفورمر
  • 26. موقعیت‌گذاری مکانی و positional encoding
  • 27. ماسک‌گذاری در توجه خودی
  • 28. نرمال‌سازی و اتصال باقیمانده در ترنسفورمر
  • 29. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
  • 30. هدف پیش‌بینی کلمه بعدی
  • 31. مدل‌سازی زبان masked
  • 32. توکنایزیشن و روش‌های زیرکلمه
  • 33. Byte-Pair Encoding و WordPiece
  • 34. آماده‌سازی داده متنی برای آموزش
  • 35. دسته‌بندی و پدینگ توالی‌ها
  • 36. تابع زیان در مدل‌های زبانی
  • 37. معیارهای ارزیابی مانند Perplexity
  • 38. آموزش با دسته‌های بزرگ و تکنیک‌های مرتبط
  • 39. یادگیری نرخ تطبیقی در آموزش مدل‌های زبانی
  • 40. انتقال یادگیری در مدل‌های زبانی
  • 41. تنظیم دقیق پایه مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده
  • 42. لایه‌های خروجی و تولید متن
  • 43. نمونه‌برداری از توزیع احتمال توکن‌ها
  • 44. دما و کنترل تولید متن
  • 45. مشکلات رایج در آموزش مدل‌های زبانی
  • 46. اشباع گرادیان و راه‌های مقابله
  • 47. مدیریت حافظه در آموزش شبکه‌های عمیق متنی
  • 48. استفاده از GPU برای آموزش مدل‌های زبانی
  • 49. مفاهیم پایه مقیاس‌پذیری مدل
  • 50. تفاوت مدل‌های رمزگذار و رمزگشا
  • 51. معماری‌های ترکیبی رمزگذار-رمزگشا
  • 52. بررسی جریان داده در یک مدل زبانی ساده
  • 53. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده برای طبقه‌بندی متن
  • 54. پیاده‌سازی RNN برای مدل‌سازی زبان
  • 55. پیاده‌سازی لایه توجه ساده
  • 56. ساخت یک ترنسفورمر کوچک از پایه
  • 57. آزمایش تأثیر اندازه مدل بر عملکرد
  • 58. تحلیل اثر عمق و عرض شبکه
  • 59. روش‌های کاهش ابعاد تعبیه‌ها
  • 60. مفاهیم پایه انتقال دانش بین مدل‌ها
  • 61. ارزیابی کیفیت تعبیه‌های آموخته‌شده
  • 62. تشخیص و رفع بایاس در داده‌های متنی
  • 63. ملاحظات اخلاقی پایه در مدل‌های زبانی
  • 64. آماده‌سازی محیط برنامه‌نویسی برای یادگیری عمیق متنی
  • 65. کتابخانه‌های رایج مانند PyTorch برای مدل‌های زبانی
  • 66. ساختار داده تانسوری برای ورودی متن
  • 67. مدیریت واژگان و دیکشنری توکن‌ها
  • 68. تکنیک‌های افزایش داده متنی پایه
  • 69. آموزش تدریجی و curriculum learning ساده
  • 70. مانیتورینگ فرآیند آموزش مدل
  • 71. ذخیره و بارگذاری وزن‌های مدل
  • 72. اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری عمیق متنی
  • 73. تحلیل فعال‌سازی‌ها و وزن‌ها
  • 74. مفاهیم پایه قابلیت تفسیر مدل‌های زبانی
  • 75. مقایسه عملکرد معماری‌های مختلف پایه
  • 76. انتقال از مدل‌های کلاسیک به یادگیری عمیق در NLP
  • 77. چالش‌های داده‌های کم‌منبع برای مدل‌های زبانی
  • 78. روش‌های پایه بهبود تعمیم‌پذیری
  • 79. آینده‌نگری مبانی یادگیری عمیق در مدل‌های زبانی

📚 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.