اکسپرس 24
کتاب LLMs چندوجهی: معماری‌های نوین، روش‌های آموزش پیشرفته و کاربردهای خلاقانه و نوآورانه برای پیشگامان و رهبران هوش مصنوعی

کتاب LLMs چندوجهی: معماری‌های نوین، روش‌های آموزش پیشرفته و کاربردهای خلاقانه و نوآورانه برای پیشگامان و رهبران هوش مصنوعی

تگ‌ها: LLM چندوجهی آموزش LLM آموزش هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی کاربردهای هوش مصنوعی مدل زبانی بزرگ معماری LLM هوش مصنوعی هوش مصنوعی پیشرفته 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 LLMs چندوجهی: معماری‌های نوین، روش‌های آموزش پیشرفته و کاربردهای خلاقانه و نوآورانه برای پیشگامان و رهبران هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مقدمه‌ای بر LLMs چندوجهی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. معماری‌های پایه مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. بررسی انواع داده‌های مورد استفاده در آموزش LLMها
  • 3. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای LLMها
  • 4. مقدمه‌ای بر Embedding لغوی و معنایی
  • 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن‌ها
  • 6. معرفی شبکه‌های LSTM و GRU برای پردازش زبان طبیعی
  • 7. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
  • 8. ترانسفورمرها: معماری کلیدی در LLMها
  • 9. خود-توجه (Self-Attention) و نقش آن در LLMها
  • 10. لایه‌های نرمال‌سازی در مدل‌های ترانسفورمر
  • 11. موقعیت‌یابی (Positional Encoding) در ترانسفورمرها
  • 12. معماری BERT و کاربردهای آن در فهم زبان
  • 13. مدل‌های زبانی مبتنی بر Decoder-Only: GPT و مشتقات آن
  • 14. آموزش با خودنظارتی (Self-Supervised Learning) در LLMها
  • 15. Fine-tuning مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
  • 16. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
  • 17. Perplexity و BLEU Score: معیارهای ارزیابی LLMها
  • 18. تکنیک‌های Regularization برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 19. بهینه‌سازی فرآیند آموزش LLMها با گرادیان کاهشی
  • 20. یادگیری نرخ تطبیقی (Adaptive Learning Rate)
  • 21. تکنیک‌های موازی‌سازی آموزش LLMها
  • 22. مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual LLMs)
  • 23. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در LLMها
  • 24. آشنایی با کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch برای LLMها
  • 25. پیاده‌سازی یک مدل زبانی ساده با استفاده از PyTorch
  • 26. استفاده از Hugging Face Transformers برای LLMها
  • 27. تولید متن خلاقانه با LLMها
  • 28. خلاصه‌سازی متن با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 29. ترجمه ماشینی عصبی با LLMها
  • 30. پاسخ به سؤالات (Question Answering) با LLMها
  • 31. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با استفاده از LLMها
  • 32. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری‌شده (Named Entity Recognition)
  • 33. تولید زیرنویس برای تصاویر با استفاده از LLMها
  • 34. ایجاد چت‌بات‌های هوشمند با LLMها
  • 35. تولید کد با استفاده از LLMها
  • 36. کاربردهای LLMها در پزشکی و علوم بهداشتی
  • 37. استفاده از LLMها در حوزه‌ی حقوق و قانون
  • 38. LLMها و کاربردهای آن‌ها در آموزش و پرورش
  • 39. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از LLMها
  • 40. چالش‌های مربوط به سوگیری (Bias) در LLMها
  • 41. روش‌های کاهش سوگیری در LLMها
  • 42. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در LLMها
  • 43. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی بزرگ (Explainable AI)
  • 44. آینده‌ی LLMها: روندهای نوظهور و چالش‌ها
  • 45. مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش زبان طبیعی گفتاری
  • 46. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
  • 47. استفاده از LLMها برای تولید محتوای بازاریابی
  • 48. کاربردهای LLMها در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 49. بهینه‌سازی LLMها برای سخت‌افزارهای خاص (Edge Computing)
  • 50. تکنیک‌های Quantization برای کاهش حجم مدل‌های زبانی
  • 51. Knowledge Distillation: انتقال دانش از مدل‌های بزرگ به کوچک
  • 52. مدل‌های زبانی سبک‌وزن برای کاربردهای موبایل
  • 53. بررسی معماری‌های جدید LLM مانند Mixture of Experts
  • 54. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات (Retrieval-Augmented Generation)
  • 55. استفاده از LLMها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. LLMها و تولید هنر دیجیتال
  • 57. کاربردهای LLMها در توسعه بازی‌های ویدیویی
  • 58. استفاده از LLMها برای بهبود موتورهای جستجو
  • 59. تکنیک‌های ارتقای امنیت LLMها در برابر حملات Adversarial
  • 60. بررسی مدل‌های زبانی open-source و closed-source
  • 61. مقایسه عملکرد LLMهای مختلف در وظایف گوناگون
  • 62. استفاده از LLMها برای تحلیل و خلاصه کردن اسناد حقوقی
  • 63. بررسی تاثیر LLMها بر بازار کار
  • 64. کاربردهای LLMها در حوزه مالی و بانکی
  • 65. LLMها و پیش‌بینی روند بازار سهام
  • 66. استفاده از LLMها در مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)
  • 67. بررسی چالش‌های مربوط به مقیاس‌پذیری LLMها
  • 68. استفاده از LLMها در سیستم‌های نظارت و هشدار
  • 69. LLMها و تشخیص اخبار جعلی (Fake News Detection)
  • 70. کاربردهای LLMها در تحلیل تصاویر پزشکی
  • 71. آشنایی با فریم‌ورک‌های MLOps برای LLMها
  • 72. استفاده از LLMها در اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار
  • 73. بررسی معماری مدل‌های زبانی Sparse
  • 74. LLMها و تولید محتوای آموزشی تعاملی
  • 75. استفاده از LLMها در سیستم‌های پشتیبانی فنی
  • 76. بررسی روش‌های فشرده‌سازی دانش در LLMها
  • 77. کاربردهای LLMها در تحلیل داده‌های حساسی
  • 78. LLMها و تولید گزارش‌های تحلیلی خودکار
  • 79. استفاده از LLMها در سیستم‌های کنترل کیفیت
  • 80. بررسی چالش‌های مربوط به استقرار LLMها در محیط‌های عملیاتی
  • 81. LLMها و تولید محتوای چندرسانه‌ای (Multimedia Content Generation)
  • 82. کاربردهای LLMها در سیستم‌های مدیریت دانش
  • 83. بررسی تاثیر LLMها بر فرآیند تصمیم‌گیری
  • 84. استفاده از LLMها در سیستم‌های پیش‌بینی و هشدار زودهنگام
  • 85. LLMها و تولید محتوای شخصی‌سازی‌شده
  • 86. بررسی چالش‌های مربوط به حفظ حریم خصوصی در LLMها
  • 87. کاربردهای LLMها در سیستم‌های تشخیص تقلب
  • 88. استفاده از LLMها در سیستم‌های مدیریت زنجیره تامین
  • 89. بررسی تاثیر LLMها بر صنعت رسانه و سرگرمی
  • 90. LLMها و تولید محتوای تبلیغاتی هدفمند
  • 91. استفاده از LLMها در سیستم‌های مدیریت ریسک
  • 92. بررسی چالش‌های مربوط به توضیح‌پذیری تصمیمات LLMها
  • 93. LLMها و تولید محتوای علمی و پژوهشی
  • 94. کاربردهای LLMها در سیستم‌های تحلیل بازار
  • 95. استفاده از LLMها در سیستم‌های مدیریت منابع انسانی
  • 96. بررسی تاثیر LLMها بر فرآیند نوآوری
  • 97. LLMها و تولید محتوای آموزشی برای افراد دارای نیازهای ویژه
  • 98. استفاده از LLMها در سیستم‌های مدیریت بحران
  • 99. بررسی چالش‌های مربوط به ارزیابی کیفیت LLMها
  • 100. LLMها و تولید محتوای هنری تعاملی

📚 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.