اکسپرس 24
کتاب نکات کلیدی در کار با LLMها

کتاب نکات کلیدی در کار با LLMها

تگ‌ها: LLM NLP آموزش LLM پردازش زبان طبیعی کاربردهای هوش مصنوعی مدل زبانی بزرگ نکات LLM هوش مصنوعی هوش مصنوعی ایران یادگیری ماشین

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 نکات کلیدی در کار با LLMها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) - مفاهیم و اصول**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ
  • 2. معماری ترانسفورمرها: مبانی
  • 3. مفهوم توجه (Attention) در LLMها
  • 4. پیش‌آموزش (Pre-training) مدل‌های زبان بزرگ
  • 5. Fine-tuning: تنظیم دقیق LLMها برای وظایف خاص
  • 6. ارزیابی عملکرد LLMها: معیارها و روش‌ها
  • 7. بردارسازی کلمات (Word Embeddings): روش‌ها و کاربردها
  • 8. مجموعه داده‌های بزرگ: منابع و آماده‌سازی
  • 9. پردازش زبان طبیعی (NLP): مفاهیم کلیدی
  • 10. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 11. مدل‌های زبانی احتمالی (Probabilistic Language Models)
  • 12. تولید متن با LLMها: استراتژی‌ها و پارامترها
  • 13. خلاصه‌سازی متن با استفاده از LLMها
  • 14. ترجمه ماشینی: LLMها و چالش‌ها
  • 15. پاسخ به سوالات (Question Answering) با LLMها
  • 16. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
  • 17. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با LLMها
  • 18. طبقه‌بندی متن (Text Classification) با LLMها
  • 19. استخراج اطلاعات (Information Extraction) با LLMها
  • 20. مفهوم Prompt Engineering: هنر تعامل با LLMها
  • 21. طراحی Promptهای مؤثر برای نتایج مطلوب
  • 22. تکنیک‌های Prompting: Zero-shot, One-shot, Few-shot
  • 23. مدیریت حافظه در LLMها: محدودیت‌ها و راهکارها
  • 24. بهینه‌سازی LLMها برای سرعت و کارایی
  • 25. کاربرد LLMها در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 26. LLMها در تولید محتوا: مقالات، شعر، و غیره
  • 27. LLMها در برنامه‌نویسی: تولید و تکمیل کد
  • 28. LLMها در تحلیل داده‌ها: استخراج بینش
  • 29. LLMها و حریم خصوصی: چالش‌ها و ملاحظات
  • 30. LLMها و سوگیری (Bias): شناسایی و کاهش
  • 31. مفهوم Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
  • 32. مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز در مقابل مدل‌های تجاری
  • 33. APIهای LLMها: دسترسی و استفاده
  • 34. نحوه استقرار LLMها: زیرساخت و ابزارها
  • 35. مدیریت نسخه‌ها و به‌روزرسانی LLMها
  • 36. مقایسه LLMهای مختلف: GPT، BERT، و غیره
  • 37. آینده LLMها: روندها و پیش‌بینی‌ها
  • 38. چالش‌های اخلاقی LLMها: مسئولیت‌پذیری و شفافیت
  • 39. استفاده از LLMها در آموزش و یادگیری
  • 40. LLMها و جستجوی اطلاعات: بهبود نتایج
  • 41. LLMها در خدمات مشتری: اتوماسیون و پاسخگویی
  • 42. LLMها در حوزه پزشکی: تشخیص و درمان
  • 43. LLMها در حوزه حقوقی: تحلیل اسناد و قراردادها
  • 44. LLMها در حوزه مالی: تحلیل بازار و مدیریت ریسک
  • 45. استفاده از LLMها برای تولید خلاصه‌های اجرایی
  • 46. تکنیک‌های دیباگینگ (Debugging) LLMها
  • 47. تست و ارزیابی Robustness LLMها
  • 48. امنیت LLMها: مقابله با حملات
  • 49. بهینه‌سازی LLMها برای زبان فارسی
  • 50. تطبیق LLMها با فرهنگ و زبان‌های مختلف
  • 51. استفاده از LLMها در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 52. LLMها و تولید اخبار: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 53. آشنایی با فریم‌ورک‌های محبوب LLM (PyTorch, TensorFlow)
  • 54. استفاده از ابزارهای نظارت بر عملکرد LLMها
  • 55. بهینه‌سازی مصرف انرژی LLMها
  • 56. کاربرد LLMها در تحلیل تصاویر و ویدئوها
  • 57. توسعه LLMهای شخصی‌سازی شده
  • 58. مدیریت هزینه‌های استفاده از LLMها
  • 59. مستندسازی LLMها: ایجاد راهنما و آموزش
  • 60. بهره‌وری در استفاده از LLMها: نکات و ترفندها

📚 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.