کتاب آموزش مدل‌های زبان بزرگ با استفاده از زبان برنامه‌نویسی جولیا (Julia)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 آموزش مدل‌های زبان بزرگ با استفاده از زبان برنامه‌نویسی جولیا (Julia)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین با جولیا
  • 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط جولیا
  • 4. ساختارهای داده در جولیا برای LLM
  • 5. آشنایی با کتابخانه‌های هوش مصنوعی در جولیا
  • 6. مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی
  • 7. تابع فعال‌سازی و پس‌انتشار
  • 8. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 9. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر
  • 10. اجزای اصلی ترنسفورمر: توجه (Attention)
  • 11. مکانیزم توجه خودی (Self-Attention)
  • 12. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
  • 13. رمزگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder)
  • 14. مدل‌های زبان مبتنی بر ترنسفورمر
  • 15. معماری Llama 2: مقدمه
  • 16. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش LLM
  • 17. پاکسازی و پیش‌پردازش متن
  • 18. توکن‌سازی (Tokenization) و واژگان (Vocabulary)
  • 19. ایجاد مجموعه داده‌های آموزشی
  • 20. تنظیمات سخت‌افزاری برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 21. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده
  • 22. تکنیک‌های موازی‌سازی داده
  • 23. تکنیک‌های موازی‌سازی مدل
  • 24. تکنیک‌های موازی‌سازی پایپ‌لاین
  • 25. پیاده‌سازی ترنسفورمر در جولیا
  • 26. ساخت بلوک‌های ترنسفورمر با جولیا
  • 27. پیاده‌سازی مکانیزم توجه در جولیا
  • 28. ساخت لایه‌های رمزگذار و رمزگشا
  • 29. تولید مدل ترنسفورمر کامل
  • 30. مقدمه‌ای بر آموزش Llama 2
  • 31. تنظیم پارامترهای مدل Llama 2
  • 32. انتخاب بهینه‌ساز مناسب
  • 33. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 34. مدیریت اندازه دسته‌ها (Batch Size)
  • 35. آموزش مدل Llama 2 روی داده‌های نمونه
  • 36. نظارت بر فرآیند آموزش
  • 37. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبان
  • 38. محاسبه Perplexity
  • 39. ارزیابی مدل بر روی وظایف زبانی
  • 40. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان
  • 41. آموزش با نظارت (Supervised Fine-tuning)
  • 42. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 43. مقدمه‌ای بر RLHF
  • 44. جمع‌آوری داده‌های مقایسه‌ای
  • 45. آموزش مدل پاداش (Reward Model)
  • 46. تنظیم مدل زبان با الگوریتم‌های RL
  • 47. پیاده‌سازی RLHF در جولیا
  • 48. ارزیابی مدل تنظیم‌شده
  • 49. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه
  • 50. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
  • 51. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 52. کاربرد مدل‌های زبان بزرگ
  • 53. تولید متن خلاقانه
  • 54. خلاصه‌سازی متون
  • 55. پاسخ به پرسش‌ها
  • 56. ترجمه ماشینی
  • 57. تحلیل احساسات
  • 58. طبقه‌بندی متون
  • 59. مباحث اخلاقی در مدل‌های زبان بزرگ
  • 60. تعصب در داده‌ها و مدل‌ها
  • 61. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 62. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLM
  • 63. تولید محتوای سازگار با ارزش‌های اسلامی
  • 64. کاربرد LLM در آموزش و پژوهش
  • 65. معرفی مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز
  • 66. معرفی کتابخانه‌های پیشرفته جولیا برای LLM
  • 67. پیکربندی پیشرفته ترنسفورمر
  • 68. بهینه‌سازی لایه‌های توجه
  • 69. تنظیمات پیشرفته بهینه‌سازها
  • 70. مدیریت مقادیر گرادیان
  • 71. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 72. کاهش افتادگی (Dropout)
  • 73. نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization)
  • 74. نرمال‌سازی لایه‌ای (Layer Normalization)
  • 75. معرفی معماری‌های نوین LLM
  • 76. مدل‌های مبتنی بر Mixture-of-Experts
  • 77. مدل‌های بازگشتی (Recurrent Models)
  • 78. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 79. کاربرد NLP در تحلیل متن
  • 80. استخراج اطلاعات از متن
  • 81. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 82. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 83. پردازش گفتار در جولیا
  • 84. تبدیل گفتار به متن
  • 85. تبدیل متن به گفتار
  • 86. کاربرد LLM در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 87. تولید توصیه‌های شخصی‌سازی شده
  • 88. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
  • 89. کاربرد LLM در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 90. طراحی معماری ربات گفتگو
  • 91. توسعه مکالمه طبیعی
  • 92. مدیریت وضعیت مکالمه
  • 93. تست و ارزیابی ربات‌های گفتگو
  • 94. مباحث پیشرفته در آموزش LLM
  • 95. یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 96. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 97. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 98. آموزش مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
  • 99. معرفی چارچوب‌های توسعه LLM در جولیا
  • 100. کاربرد LLM در حوزه علمی و پژوهشی

📚 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.