اکسپرس 24
کتاب داده‌های محدود، نتایج بزرگ: Fine-tuning مبتنی بر اصول LLM

کتاب داده‌های محدود، نتایج بزرگ: Fine-tuning مبتنی بر اصول LLM

تگ‌ها: Fine-tuning LLM آموزش هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی تنظیم دقیق مدل داده‌های محدود مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی ایران 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 داده‌های محدود، نتایج بزرگ: Fine-tuning مبتنی بر اصول LLM

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning با داده‌های محدود

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترانسفورمر: مبانی و اجزا
  • 3. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
  • 4. بردارسازی کلمات: Word2Vec و GloVe
  • 5. Embedding های متنی: FastText و ELMo
  • 6. مفهوم Fine-tuning و اهمیت آن
  • 7. مجموعه داده‌ها و آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
  • 8. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 9. انتخاب مدل پایه مناسب برای Fine-tuning
  • 10. تکنیک‌های تنظیم ابرپارامترها در Fine-tuning
  • 11. بهینه‌سازی حافظه در Fine-tuning مدل‌های بزرگ
  • 12. Fine-tuning با استفاده از کتابخانه Transformers
  • 13. Fine-tuning برای طبقه‌بندی متن
  • 14. Fine-tuning برای تولید متن
  • 15. Fine-tuning برای خلاصه‌سازی متن
  • 16. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
  • 17. Fine-tuning برای پاسخ به سوال
  • 18. استفاده از داده‌های کم‌حجم در Fine-tuning
  • 19. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در LLM ها
  • 20. روش‌های مقابله با بیش‌برازش (Overfitting) در Fine-tuning
  • 21. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) در Fine-tuning
  • 22. استفاده از Regularization در Fine-tuning
  • 23. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 24. Fine-tuning با استفاده از GPU و TPU
  • 25. مقایسه روش‌های مختلف Fine-tuning
  • 26. Fine-tuning چندزبانه (Multilingual Fine-tuning)
  • 27. Fine-tuning برای زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
  • 28. استفاده از وزن‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Weights)
  • 29. Fine-tuning افزایشی (Incremental Fine-tuning)
  • 30. Fine-tuning مبتنی بر Reinforcement Learning
  • 31. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج (Inference)
  • 32. کاهش حجم مدل‌های بزرگ (Model Compression)
  • 33. Quantization و Pruning در LLM ها
  • 34. Distillation دانش (Knowledge Distillation)
  • 35. استفاده از مدل‌های سبک‌وزن (Lightweight Models)
  • 36. Fine-tuning برای تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 37. Fine-tuning برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 38. Fine-tuning برای تشخیص اسپم (Spam Detection)
  • 39. Fine-tuning برای چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
  • 40. Fine-tuning برای تولید محتوای خلاقانه
  • 41. Fine-tuning برای تولید کد
  • 42. Fine-tuning برای استخراج اطلاعات
  • 43. Fine-tuning برای تکمیل جملات
  • 44. Fine-tuning برای اصلاح گرامری
  • 45. Fine-tuning برای پاسخ به سوالات چندگزینه‌ای
  • 46. Fine-tuning برای استدلال متنی
  • 47. Fine-tuning برای درک مطلب
  • 48. Fine-tuning با استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
  • 49. Fine-tuning با استفاده از یادگیری فعال (Active Learning)
  • 50. استفاده از تکنیک‌های Ensemble در Fine-tuning
  • 51. ارزیابی و مقایسه مدل‌های Fine-tuned
  • 52. استقرار (Deployment) مدل‌های Fine-tuned
  • 53. نظارت بر عملکرد مدل‌های Fine-tuned
  • 54. به‌روزرسانی مدل‌های Fine-tuned
  • 55. اتوماسیون فرآیند Fine-tuning
  • 56. ابزارهای پیشرفته برای Fine-tuning
  • 57. Fine-tuning با استفاده از Federated Learning
  • 58. حریم خصوصی و امنیت در Fine-tuning
  • 59. چالش‌های اخلاقی در استفاده از LLM ها
  • 60. آینده Fine-tuning و LLM ها

📚 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.