اکسپرس 24
کتاب Fine-tuning مدل‌های زبانی: از انتخاب داده تا ارزیابی نهایی

کتاب Fine-tuning مدل‌های زبانی: از انتخاب داده تا ارزیابی نهایی

تگ‌ها: Deep Learning Fine-tuning Hugging Face LLM NLP PEFT Python Transformers آموزش ارزیابی پردازش زبان طبیعی داده مدل زبانی 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 Fine-tuning مدل‌های زبانی: از انتخاب داده تا ارزیابی نهایی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای وظایف خاص (Task-Specific Fine-tuning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 2. چرا Fine-tuning؟ مزایا و موارد استفاده
  • 3. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و معماری‌های اصلی آن‌ها
  • 4. معرفی Hugging Face Transformers
  • 5. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای Fine-tuning
  • 6. مجموعه‌داده‌ها برای Fine-tuning: انواع و فرمت‌ها
  • 7. انتخاب مجموعه‌داده مناسب برای وظیفه مورد نظر
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، توکنایز کردن و فرمت‌بندی
  • 9. تقسیم مجموعه‌داده به بخش‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 10. مفهوم Overfitting و Underfitting در Fine-tuning
  • 11. روش‌های جلوگیری از Overfitting: Regularization، Dropout و Early Stopping
  • 12. تنظیم Hyperparameterها: نرخ یادگیری، Batch Size و Epochs
  • 13. معرفی Optimizerها: Adam, SGD و غیره
  • 14. Fine-tuning با استفاده از کتابخانه Transformers
  • 15. Fine-tuning یک مدل طبقه‌بندی متن
  • 16. Fine-tuning یک مدل تولید متن
  • 17. Fine-tuning برای خلاصه سازی متن
  • 18. Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
  • 19. Fine-tuning برای پاسخ به سوال
  • 20. Fine-tuning برای تولید کد
  • 21. استفاده از Data Augmentation در Fine-tuning
  • 22. Fine-tuning با استفاده از LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 23. Fine-tuning با استفاده از PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
  • 24. ارزیابی مدل Fine-tune شده: معیارهای ارزیابی
  • 25. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی متن: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score
  • 26. معیارهای ارزیابی برای تولید متن: BLEU, ROUGE, METEOR
  • 27. تجزیه و تحلیل نتایج Fine-tuning
  • 28. عیب‌یابی مشکلات رایج در Fine-tuning
  • 29. استقرار مدل Fine-tune شده
  • 30. استفاده از مدل Fine-tune شده در یک API
  • 31. بهینه‌سازی مدل Fine-tune شده برای استقرار
  • 32. Fine-tuning روی GPU و TPU
  • 33. Fine-tuning توزیع‌شده (Distributed Fine-tuning)
  • 34. استفاده از WandB برای مانیتورینگ و Logging
  • 35. Fine-tuning با استفاده از Cloud Services (Google Colab, AWS SageMaker)
  • 36. آشنایی با مباحث اخلاقی در Fine-tuning
  • 37. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در Fine-tuning

📚 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.