اکسپرس 24
کتاب مفاهیم پیشرفته LLM: ابزارها و پلتفرم‌های فراتر از مبانی

کتاب مفاهیم پیشرفته LLM: ابزارها و پلتفرم‌های فراتر از مبانی

تگ‌ها: LLM ابزارهای هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی پلتفرم LLM توسعه هوش مصنوعی کاربردهای LLM مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی پیشرفته یادگیری عمیق

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 مفاهیم پیشرفته LLM: ابزارها و پلتفرم‌های فراتر از مبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: ابزارها و پلتفرم‌های LLM**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ پیشرفته
  • 2. معماری‌های ترانسفورمر: بررسی عمیق
  • 3. مکانیسم‌های توجه (Attention) در LLMها
  • 4. خود-توجه (Self-Attention): اصول و کاربردها
  • 5. توجه چند-رأسی (Multi-Head Attention): مزایا و پیاده‌سازی
  • 6. لایه‌های نرمال‌سازی (Normalization Layers) در LLMها
  • 7. روش‌های فعال‌سازی (Activation Functions) پیشرفته
  • 8. بهینه‌سازهای گرادیان کاهشی (Gradient Descent Optimizers)
  • 9. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 10. Regularization در LLMها: جلوگیری از بیش‌برازش
  • 11. تکنیک‌های Dropout و Weight Decay
  • 12. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ: معیارها و روش‌ها
  • 13. Perplexity: درک و محاسبه
  • 14. BLEU Score: ارزیابی ترجمه ماشینی
  • 15. ROUGE Score: ارزیابی خلاصه‌سازی متن
  • 16. Fine-tuning LLMها: انتقال یادگیری
  • 17. استراتژی‌های Fine-tuning: Full Fine-tuning و Parameter-Efficient Fine-tuning
  • 18. LORA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
  • 19. QLoRA: Quantized Low-Rank Adaptation
  • 20. استفاده از LLMها در تولید متن خلاقانه
  • 21. ایجاد داستان و شعر با LLMها
  • 22. خلاصه‌سازی خودکار متون طولانی
  • 23. ترجمه ماشینی با LLMها: چالش‌ها و راه‌حل‌ها
  • 24. تولید کد با LLMها: کاربرد در برنامه‌نویسی
  • 25. مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 26. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)
  • 27. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 28. برچسب‌زنی نقش معنایی (Semantic Role Labeling)
  • 29. پاسخ به سؤال (Question Answering) با LLMها
  • 30. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
  • 31. مدیریت حافظه در LLMها: تکنیک‌های بهینه‌سازی
  • 32. Quantization: کاهش حجم مدل
  • 33. Pruning: حذف اتصالات غیرضروری
  • 34. Distillation: انتقال دانش از مدل بزرگ به مدل کوچک
  • 35. استفاده از LLMها در چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
  • 36. طراحی مکالمات طبیعی با LLMها
  • 37. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های چت‌بات
  • 38. مقایسه پلتفرم‌های LLM: OpenAI, Google, Hugging Face
  • 39. APIهای LLM: دسترسی و استفاده
  • 40. Hugging Face Transformers: کتابخانه پایتون برای LLMها
  • 41. TensorFlow و PyTorch: فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق برای LLMها
  • 42. استقرار LLMها: چالش‌ها و راه‌حل‌ها
  • 43. بهینه‌سازی LLMها برای استقرار در محیط‌های تولید
  • 44. امنیت LLMها: تهدیدها و دفاع‌ها
  • 45. حملات adversarial علیه LLMها
  • 46. حفظ حریم خصوصی در LLMها: Differential Privacy
  • 47. اخلاق در LLMها: سوگیری و انصاف
  • 48. مسائل مربوط به مالکیت معنوی در LLMها
  • 49. LLMها و آینده هوش مصنوعی
  • 50. تحولات آینده در معماری LLMها
  • 51. کاربردهای نوظهور LLMها در صنایع مختلف
  • 52. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
  • 53. تکنیک‌های Prompt Engineering
  • 54. Chain of Thought Prompting
  • 55. Few-Shot Learning
  • 56. Zero-Shot Learning
  • 57. ارزیابی و رفع خطاهای LLMها
  • 58. Bias Detection and Mitigation
  • 59. Hallucination در LLMها و راه‌های مقابله با آن
  • 60. استفاده از LLMها در تحلیل داده‌های متنی
  • 61. Topic Modeling
  • 62. Text Classification
  • 63. Text Clustering
  • 64. توسعه LLMهای چندزبانه
  • 65. چالش‌های ترجمه ماشینی و LLMها
  • 66. آینده پردازش زبان فارسی با LLMها

📚 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.