اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری ProGAN (Progressive Growing of GANs)

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری ProGAN (Progressive Growing of GANs)

تگ‌ها: AI Deep Learning fine-tuning GAN NLP ProGAN آموزش مدل پردازش زبان طبیعی تولید متن سبک سفارشی‌سازی لحن مدل زبانی هوش مصنوعی 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 fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری ProGAN (Progressive Growing of GANs)

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 (LLM) و کاربردهای آن‌ها
  • 2. آشنایی با معماری ProGAN و کاربرد آن در تولید محتوا
  • 3. بررسی روش‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 4. لزوم سفارشی‌سازی لحن در مدل‌های زبانی
  • 5. مبانی روان‌شناسی لحن و تاثیر آن بر مخاطب
  • 6. شناسایی و تعریف انواع لحن‌های نوشتاری (رسمی، غیررسمی، دوستانه، تخصصی و غیره)
  • 7. معرفی مجموعه داده‌های مناسب برای Fine-tuning لحن
  • 8. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای Fine-tuning
  • 9. پیاده‌سازی ProGAN برای تولید داده‌های آموزشی لحن
  • 10. ترکیب ProGAN با مدل زبانی پایه
  • 11. چالش‌های Fine-tuning لحن با ProGAN
  • 12. معماری دقیق ProGAN و نقش آن در Fine-tuning لحن
  • 13. استفاده از توابع Loss مناسب برای Fine-tuning لحن
  • 14. تنظیم Hyperparameterها در فرآیند Fine-tuning
  • 15. ارزیابی کیفیت لحن تولید شده توسط مدل Fine-tune شده
  • 16. معیارهای ارزیابی کمی و کیفی لحن
  • 17. مقایسه روش‌های مختلف Fine-tuning لحن (ProGAN در مقابل روش‌های دیگر)
  • 18. بهینه‌سازی سرعت و کارایی فرآیند Fine-tuning
  • 19. استفاده از تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در Fine-tuning لحن
  • 20. Fine-tuning لحن برای زبان‌های مختلف
  • 21. Fine-tuning لحن برای سبک‌های ادبی خاص
  • 22. ایجاد لحن منحصربه‌فرد برای برندها و سازمان‌ها
  • 23. کاربرد Fine-tuning لحن در تولید محتوای بازاریابی
  • 24. استفاده از Fine-tuning لحن در چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
  • 25. Fine-tuning لحن برای پاسخگویی به سوالات متداول (FAQ)
  • 26. Fine-tuning لحن برای تولید محتوای شبکه‌های اجتماعی
  • 27. Fine-tuning لحن برای تولید ایمیل‌های تبلیغاتی
  • 28. Fine-tuning لحن برای تولید محتوای آموزشی
  • 29. Fine-tuning لحن برای تولید محتوای خبری
  • 30. بررسی موارد استفاده عملی از Fine-tuning لحن در صنعت
  • 31. بهینه‌سازی حافظه و منابع محاسباتی در Fine-tuning
  • 32. استفاده از ابزارهای Cloud برای Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 33. معرفی کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های متن‌باز برای Fine-tuning
  • 34. بررسی آخرین تحقیقات در زمینه Fine-tuning لحن
  • 35. چالش‌ها و محدودیت‌های Fine-tuning لحن و راهکارهای مقابله با آن‌ها
  • 36. آینده Fine-tuning لحن و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی
  • 37. نکات کلیدی در انتخاب مدل زبانی پایه برای Fine-tuning
  • 38. استفاده از تکنیک‌های Data Augmentation برای بهبود کیفیت داده‌های آموزشی
  • 39. بررسی تاثیر اندازه مجموعه داده بر کیفیت Fine-tuning
  • 40. Fine-tuning لحن با استفاده از داده‌های کم‌حجم (Few-Shot Learning)
  • 41. تکنیک‌های مقابله با Overfitting در فرآیند Fine-tuning
  • 42. استفاده از Regularization در Fine-tuning لحن
  • 43. بررسی تاثیر معماری ProGAN بر کیفیت لحن تولید شده
  • 44. مقایسه ProGAN با سایر معماری‌های GAN برای Fine-tuning لحن
  • 45. Fine-tuning لحن با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 46. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در ترکیب با ProGAN
  • 47. استفاده از ترانسفورمرها (Transformers) در ترکیب با ProGAN
  • 48. کاربرد Fine-tuning لحن در تولید شعر و داستان
  • 49. Fine-tuning لحن برای تولید محتوای خلاقانه
  • 50. بررسی اخلاقیات Fine-tuning لحن و جلوگیری از سوءاستفاده
  • 51. نقش Fine-tuning لحن در شخصی‌سازی تجربه کاربری

📚 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.