اکسپرس 24
کتاب آموزش مدل‌های زبانی برای لحن: رویکرد fine-tuning

کتاب آموزش مدل‌های زبانی برای لحن: رویکرد fine-tuning

تگ‌ها: fine-tuning NLP آموزش هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی سبک نوشتاری لحن گفتاری 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 آموزش مدل‌های زبانی برای لحن: رویکرد fine-tuning

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترانسفورمر: مبانی و اجزا
  • 3. مفهوم توجه (Attention) در مدل‌های زبانی
  • 4. مکانیزم‌های خود-توجهی (Self-Attention)
  • 5. انکودر-دیکودر: ساختار کلی و کاربردها
  • 6. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
  • 7. روش‌های آموزش بدون نظارت
  • 8. مجموعه‌داده‌های بزرگ متنی برای پیش‌آموزش
  • 9. ارزیابی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش شده
  • 10. مفهوم Fine-tuning و مزایای آن
  • 11. مجموعه‌داده‌های خاص وظیفه برای Fine-tuning
  • 12. انواع وظایف Fine-tuning: طبقه‌بندی متن
  • 13. انواع وظایف Fine-tuning: تولید متن
  • 14. انواع وظایف Fine-tuning: پاسخ به سوال
  • 15. انواع وظایف Fine-tuning: خلاصه‌سازی متن
  • 16. تنظیم ابرپارامترها در Fine-tuning
  • 17. نرخ یادگیری و برنامه‌ریزی آن
  • 18. اندازه دسته‌ای (Batch Size) و تاثیر آن
  • 19. Regularization و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 20. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های Fine-tune شده
  • 21. معیارهای ارزیابی: دقت، بازیابی، F1-score
  • 22. معیارهای ارزیابی: BLEU, ROUGE, METEOR
  • 23. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 24. استفاده از ماسک‌گذاری (Masking) در Fine-tuning
  • 25. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 26. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر: BERT
  • 27. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر: GPT
  • 28. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر: RoBERTa
  • 29. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر: XLNet
  • 30. تفاوت‌ها و شباهت‌های مدل‌های مختلف
  • 31. انتخاب مدل مناسب برای وظیفه خاص
  • 32. استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
  • 33. پیاده‌سازی Fine-tuning با TensorFlow
  • 34. پیاده‌سازی Fine-tuning با PyTorch
  • 35. بهینه‌سازی حافظه در Fine-tuning مدل‌های بزرگ
  • 36. استفاده از محاسبات توزیع شده (Distributed Training)
  • 37. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
  • 38. چالش‌های Fine-tuning برای زبان فارسی
  • 39. مجموعه‌داده‌های فارسی برای Fine-tuning
  • 40. پردازش زبان طبیعی فارسی: توکن‌سازی
  • 41. پردازش زبان طبیعی فارسی: ریشه‌یابی
  • 42. پردازش زبان طبیعی فارسی: برچسب‌گذاری نقش کلمات
  • 43. Fine-tuning برای تشخیص احساسات در متن فارسی
  • 44. Fine-tuning برای طبقه‌بندی اخبار فارسی
  • 45. Fine-tuning برای تولید شعر و نثر فارسی
  • 46. Fine-tuning برای پاسخ به سوالات فارسی
  • 47. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی فارسی
  • 48. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید محتوای خلاقانه
  • 49. استفاده از مدل‌های زبانی در چت‌بات‌ها
  • 50. استفاده از مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی اسناد
  • 51. Fine-tuning برای بهبود لحن متن
  • 52. تغییر لحن متن از رسمی به غیررسمی
  • 53. تغییر لحن متن از مثبت به منفی
  • 54. تغییر لحن متن برای گروه‌های سنی مختلف
  • 55. ارزیابی کیفیت لحن تولید شده
  • 56. روش‌های اندازه‌گیری شباهت لحن
  • 57. تکنیک‌های کنترل لحن در تولید متن
  • 58. Fine-tuning مدل‌های زبانی با داده‌های کم (Few-shot Learning)
  • 59. استفاده از Meta-learning برای Fine-tuning سریع
  • 60. تکنیک‌های Zero-shot Learning
  • 61. آینده مدل‌های زبانی و Fine-tuning
  • 62. چالش‌های پیش روی Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 63. اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 64. حریم خصوصی داده‌ها در Fine-tuning
  • 65. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی Fine-tune شده

📚 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.