اکسپرس 24
کتاب روندهای نوظهور در داده‌های آموزشی LLM

کتاب روندهای نوظهور در داده‌های آموزشی LLM

تگ‌ها: LLM آموزش مدل پردازش زبان طبیعی داده کاوی داده‌های آموزشی داده‌های هوشمند روندهای هوش مصنوعی 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 روندهای نوظهور در داده‌های آموزشی LLM

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: داده‌های مورد استفاده در آموزش پیش‌زمینه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و داده‌های آموزشی
  • 2. داده‌های آموزشی: انواع، منابع و جمع‌آوری
  • 3. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 4. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
  • 5. توکن‌سازی و تبدیل متن به اعداد
  • 6. بردارسازی کلمات: روش‌های One-Hot Encoding و Word Embedding
  • 7. معماری‌های مدل‌های زبانی بزرگ: RNN، LSTM و GRU
  • 8. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
  • 9. مدل ترانسفورمر: ساختار و اجزا
  • 10. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 11. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
  • 12. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای داده‌های متنی
  • 13. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
  • 14. متریک‌های ارزیابی کیفیت متن تولید شده
  • 15. استفاده از داده‌های مصنوعی در آموزش مدل‌های زبانی
  • 16. روش‌های کاهش سوگیری (Bias) در داده‌های آموزشی
  • 17. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در LLM
  • 18. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 19. مدل‌های زبانی دو زبانه و چند زبانه
  • 20. تولید متن خلاقانه با استفاده از LLM
  • 21. خلاصه‌سازی متن با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 22. ترجمه ماشینی عصبی با استفاده از LLM
  • 23. پاسخ به سوالات (Question Answering) با استفاده از LLM
  • 24. تولید زیرنویس خودکار برای تصاویر و ویدیوها
  • 25. تشخیص احساسات (Sentiment Analysis) با استفاده از LLM
  • 26. تحلیل موضوعی (Topic Modeling) با استفاده از LLM
  • 27. استخراج اطلاعات (Information Extraction) از متن
  • 28. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
  • 29. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی در آموزش LLM
  • 30. بهینه‌سازی سرعت آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 31. استفاده از GPU و TPU در آموزش LLM
  • 32. توزیع آموزش مدل‌های زبانی بزرگ بر روی چند دستگاه
  • 33. مقایسه فریم‌ورک‌های محبوب یادگیری عمیق (TensorFlow، PyTorch)
  • 34. استفاده از کتابخانه‌های Hugging Face Transformers
  • 35. نحوه دسترسی به مدل‌های زبانی بزرگ پیش‌آموزش‌دیده
  • 36. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLM
  • 37. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت مدل‌های زبانی
  • 38. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی (Explainable AI)
  • 39. تشخیص متن تولید شده توسط LLM
  • 40. کاربردهای LLM در حوزه پزشکی
  • 41. کاربردهای LLM در حوزه حقوقی
  • 42. کاربردهای LLM در حوزه مالی
  • 43. کاربردهای LLM در حوزه آموزش
  • 44. کاربردهای LLM در حوزه خدمات مشتریان
  • 45. آینده LLM و روندهای نوظهور
  • 46. تأثیر LLM بر بازار کار
  • 47. چالش‌ها و محدودیت‌های LLM
  • 48. روش‌های مقابله با حملات خصمانه (Adversarial Attacks) بر LLM
  • 49. استفاده از LLM در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 50. تولید کد با استفاده از LLM
  • 51. تولید محتوای بازاریابی با استفاده از LLM
  • 52. بهبود سئو (SEO) با استفاده از LLM
  • 53. استفاده از LLM در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 54. توسعه ابزارهای تحلیل داده متنی با استفاده از LLM
  • 55. روند‌های جدید در معماری‌های ترانسفورمر
  • 56. روش‌های کم‌حجم‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 57. یادگیری فعال (Active Learning) در داده‌های آموزشی LLM
  • 58. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در LLM
  • 59. تکنیک‌های یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در LLM
  • 60. استفاده از داده‌های غیرساختاریافته در آموزش LLM
  • 61. مدیریت نسخه‌های داده و مدل در طول زمان
  • 62. پایش و ارزیابی مستمر عملکرد LLM
  • 63. تست A/B برای بهبود عملکرد LLM
  • 64. مقایسه LLM‌های متن‌باز و تجاری
  • 65. انتخاب مدل زبانی مناسب برای یک وظیفه خاص
  • 66. هزینه‌های آموزش و استقرار LLM
  • 67. بهینه‌سازی مدل برای استقرار بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 68. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
  • 69. استفاده از دانش گراف (Knowledge Graph) در LLM
  • 70. ادغام LLM با سایر سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 71. توسعه رابط‌های کاربری برای تعامل با LLM
  • 72. مستندسازی و اشتراک‌گذاری مدل‌های زبانی بزرگ

📚 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.