اکسپرس 24
کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Data Augmentation

کتاب fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری Multi-Modal Data Augmentation

تگ‌ها: data augmentation emotional AI fine-tuning generative AI multi-modal NLP text-to-speech voice cloning پردازش زبان طبیعی 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 Multi-Modal Data Augmentation

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. اهمیت سفارشی‌سازی لحن در مدل‌های زبانی
  • 3. معماری Multi-Modal Data Augmentation: یک نمای کلی
  • 4. مبانی داده‌های چندوجهی و نقش آن‌ها در Fine-tuning
  • 5. روش‌های جمع‌آوری داده‌های متنی برای Fine-tuning لحن
  • 6. روش‌های جمع‌آوری داده‌های صوتی برای Fine-tuning لحن
  • 7. روش‌های جمع‌آوری داده‌های تصویری برای Fine-tuning لحن
  • 8. ترکیب داده‌های متنی، صوتی و تصویری برای Data Augmentation
  • 9. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای Fine-tuning
  • 10. پیش‌پردازش داده‌های صوتی برای Fine-tuning
  • 11. پیش‌پردازش داده‌های تصویری برای Fine-tuning
  • 12. معرفی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained) مناسب برای Fine-tuning
  • 13. انتخاب مدل زبانی پایه بر اساس نیازهای لحن
  • 14. پیاده‌سازی Data Augmentation با استفاده از داده‌های چندوجهی
  • 15. استفاده از تکنیک‌های تغییر صدا (Voice Modulation) برای Data Augmentation
  • 16. استفاده از تکنیک‌های تغییر تصویر (Image Manipulation) برای Data Augmentation
  • 17. استفاده از تکنیک‌های ترکیب داده‌ها (Data Mixing) برای Data Augmentation
  • 18. معماری‌های شبکه عصبی مناسب برای Fine-tuning لحن
  • 19. لایه های Attention در Fine-tuning لحن
  • 20. تابع ضرر (Loss Function) مناسب برای Fine-tuning لحن
  • 21. معیارهای ارزیابی لحن در مدل‌های زبانی
  • 22. استفاده از روش‌های ارزیابی خودکار (Automatic Evaluation) برای لحن
  • 23. استفاده از روش‌های ارزیابی انسانی (Human Evaluation) برای لحن
  • 24. Fine-tuning لحن برای احساسات مختلف (شادی، غم، خشم و غیره)
  • 25. Fine-tuning لحن برای سبک‌های نوشتاری مختلف (رسمی، غیررسمی، طنز و غیره)
  • 26. Fine-tuning لحن برای ایجاد شخصیت‌های مجازی (Virtual Characters)
  • 27. Fine-tuning لحن برای تولید محتوای تبلیغاتی
  • 28. Fine-tuning لحن برای تولید محتوای آموزشی
  • 29. Fine-tuning لحن برای تولید محتوای خبری
  • 30. بهینه‌سازی Hyperparameterها در Fine-tuning لحن
  • 31. جلوگیری از Overfitting در Fine-tuning لحن
  • 32. استفاده از Regularization در Fine-tuning لحن
  • 33. استفاده از Dropout در Fine-tuning لحن
  • 34. استفاده از Early Stopping در Fine-tuning لحن
  • 35. استفاده از Learning Rate Scheduling در Fine-tuning لحن
  • 36. مقایسه روش‌های مختلف Fine-tuning لحن
  • 37. تحلیل خطاها (Error Analysis) در Fine-tuning لحن
  • 38. اشکال‌زدایی (Debugging) فرآیند Fine-tuning لحن
  • 39. استفاده از ابزارهای MLOps برای مدیریت Fine-tuning
  • 40. استقرار (Deployment) مدل‌های Fine-tuned برای لحن
  • 41. مقیاس‌پذیری (Scalability) مدل‌های Fine-tuned برای لحن
  • 42. ملاحظات اخلاقی در Fine-tuning لحن
  • 43. چالش‌ها و محدودیت‌های Fine-tuning لحن
  • 44. آینده Fine-tuning لحن در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 45. مطالعه موردی: Fine-tuning لحن برای یک ربات چت
  • 46. مطالعه موردی: Fine-tuning لحن برای یک دستیار صوتی
  • 47. تکنیک‌های پیشرفته Data Augmentation برای لحن
  • 48. استفاده از GANها برای تولید داده‌های مصنوعی برای لحن
  • 49. استفاده از VAEها برای تولید داده‌های مصنوعی برای لحن

📚 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.