اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Informer

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Informer

تگ‌ها: fine-tuning Informer NLP آموزش هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی سفارشی سازی مدل زبانی مدل‌های زبانی بزرگ 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 fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Informer

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی: مقدمه‌ای بر Informer
  • 2. معماری Informer: بررسی ساختار و اجزای اصلی
  • 3. مبانی توجه (Attention) در مدل‌های Informer
  • 4. توجه احتمالی (Probabilistic Attention) و کاربرد آن در Informer
  • 5. بررسی لایه‌های پردازش اطلاعات در Informer
  • 6. مکانیسم‌های رمزگذاری-رمزگشایی در مدل‌های Informer
  • 7. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل‌های Informer
  • 8. آماده‌سازی مجموعه داده‌های متنی برای Fine-tuning
  • 9. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
  • 10. بررسی معیارهای ارزیابی Perplexity و BLEU
  • 11. پیاده‌سازی مدل Informer با استفاده از TensorFlow
  • 12. پیاده‌سازی مدل Informer با استفاده از PyTorch
  • 13. تنظیم ابرپارامترهای مدل Informer
  • 14. بهینه‌سازی فرآیند آموزش مدل Informer
  • 15. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های Informer
  • 16. تنظیم دقیق مدل Informer برای تولید متن
  • 17. تنظیم دقیق مدل Informer برای خلاصه‌سازی متن
  • 18. تنظیم دقیق مدل Informer برای ترجمه ماشینی
  • 19. تنظیم دقیق مدل Informer برای پاسخ به سوالات
  • 20. تنظیم دقیق مدل Informer برای تکمیل متن
  • 21. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در مدل‌های Informer
  • 22. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 23. Fine-tuning مدل‌های Informer با استفاده از داده‌های خاص دامنه
  • 24. تطبیق لحن مدل زبانی با استفاده از داده‌های آموزشی
  • 25. تاثیر حجم داده آموزشی بر عملکرد مدل Informer
  • 26. بررسی نقش داده‌های آموزشی با کیفیت در تنظیم لحن مدل
  • 27. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود عملکرد مدل
  • 28. استفاده از روش‌های Regularization برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 29. بررسی روش‌های Dropout و Weight Decay
  • 30. بررسی تاثیر نرخ یادگیری (Learning Rate) بر فرآیند آموزش
  • 31. استفاده از Learning Rate Scheduling برای بهینه‌سازی آموزش
  • 32. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه در آموزش مدل‌های Informer
  • 33. مدیریت منابع محاسباتی در فرآیند Fine-tuning
  • 34. مقایسه عملکرد Informer با سایر معماری‌های مدل زبانی
  • 35. بررسی مزایا و معایب معماری Informer
  • 36. کاربردهای مدل‌های Informer در پردازش زبان طبیعی
  • 37. استفاده از Informer در تحلیل احساسات متن
  • 38. استفاده از Informer در تشخیص موجودیت‌های نام‌دار
  • 39. استفاده از Informer در طبقه‌بندی متن
  • 40. چالش‌های Fine-tuning مدل‌های Informer
  • 41. رفع مشکلات مربوط به داده‌های نامتعادل
  • 42. بررسی تاثیر نویز در داده‌های آموزشی
  • 43. تکنیک‌های مقابله با داده‌های کم‌حجم
  • 44. استفاده از روش‌های Semi-Supervised Learning
  • 45. بررسی روش‌های Active Learning برای انتخاب داده‌های آموزشی
  • 46. استفاده از مدل‌های Informer در تولید متن خلاقانه
  • 47. Fine-tuning مدل Informer برای تولید شعر
  • 48. Fine-tuning مدل Informer برای تولید داستان کوتاه
  • 49. آینده مدل‌های Informer در پردازش زبان طبیعی
  • 50. بررسی روندهای جدید در معماری Informer
  • 51. استفاده از Informer در کاربردهای چندزبانه
  • 52. توسعه مدل‌های Informer با قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 53. استفاده از Informer در سیستم‌های گفتگوی هوشمند
  • 54. آشنایی با ابزارهای دیباگینگ (Debugging) مدل‌های Informer
  • 55. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های مورد نیاز
  • 56. عیب‌یابی خطاهای رایج در فرآیند آموزش
  • 57. بهینه‌سازی کد برای افزایش سرعت آموزش
  • 58. استفاده از GPU برای تسریع فرآیند آموزش
  • 59. بررسی روش‌های Quantization برای کاهش حجم مدل
  • 60. استفاده از تکنیک‌های Pruning برای کاهش پیچیدگی مدل
  • 61. استقرار مدل Informer در محیط‌های عملیاتی
  • 62. بررسی روش‌های استقرار مدل در فضای ابری
  • 63. بهینه‌سازی مدل برای استقرار در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 64. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 65. بررسی روش‌های به‌روزرسانی مدل در طول زمان
  • 66. تکنیک‌های استخراج دانش از مدل‌های Informer
  • 67. بررسی روش‌های Knowledge Distillation
  • 68. استفاده از Informer برای تولید داده‌های مصنوعی
  • 69. بررسی روش‌های Generative Adversarial Networks (GANs)
  • 70. آشنایی با مسائل حقوقی و اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 71. بررسی حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند Fine-tuning
  • 72. تضمین عدم تبعیض (Bias) در خروجی‌های مدل
  • 73. مسئولیت‌پذیری در استفاده از 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.