اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ابزارهای هوشمند برای ارتقای توانمندی مدل‌های زبانی بزرگ

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ابزارهای هوشمند برای ارتقای توانمندی مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: معماری و کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
  • 2. مفاهیم پایه ای پردازش زبان طبیعی
  • 3. تاریخچه مدل های زبانی
  • 4. معماری های ابتدایی مدل های زبانی
  • 5. شبکه های عصبی برای پردازش زبان طبیعی
  • 6. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 7. شبکه های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 8. واحد های بازگشتی دروازه ای (GRU)
  • 9. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 10. ترنسفورمرها: انقلابی در مدل های زبانی
  • 11. معماری ترنسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
  • 12. لایه های خود-توجهی (Self-Attention)
  • 13. لایه های توجه چند-سری (Multi-Head Attention)
  • 14. مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 15. توسعه مدل های زبانی بزرگ
  • 16. آموزش مدل های زبانی بزرگ
  • 17. مجموعه داده های مورد استفاده در آموزش LLMs
  • 18. فرایند پیش-آموزش (Pre-training)
  • 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های زبانی
  • 20. کاربردهای مدل های زبانی بزرگ
  • 21. تولید متن
  • 22. ترجمه ماشینی
  • 23. خلاصه سازی متن
  • 24. پاسخ به پرسش
  • 25. تحلیل احساسات
  • 26. طبقه بندی متن
  • 27. تشخیص موجودیت نامدار (NER)
  • 28. مدل های زبانی در رباتیک
  • 29. مدل های زبانی در تعامل انسان و کامپیوتر
  • 30. کاربردهای LLMs در علم و مهندسی
  • 31. کاربردهای LLMs در پزشکی و سلامت
  • 32. کاربردهای LLMs در آموزش
  • 33. کاربردهای LLMs در حقوق و قانون
  • 34. کاربردهای LLMs در امور مالی و اقتصادی
  • 35. کاربردهای LLMs در هنر و خلاقیت
  • 36. کاربردهای LLMs در بازی سازی
  • 37. چالش های مدل های زبانی بزرگ
  • 38. سوگیری در مدل های زبانی
  • 39. شفافیت و تفسیرپذیری LLMs
  • 40. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
  • 41. مصرف انرژی و ملاحظات زیست محیطی LLMs
  • 42. اخلاق در توسعه و استفاده از LLMs
  • 43. مدل های زبانی و هوش مصنوعی مولد
  • 44. مبانی هوش مصنوعی مولد
  • 45. معماری های مولد
  • 46. شبکه های مولد تخاصمی (GANs)
  • 47. مدل های مبتنی بر انتشار (Diffusion Models)
  • 48. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تولید متن
  • 49. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تولید تصویر
  • 50. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تولید کد
  • 51. ابزارهای هوشمند برای LLMs
  • 52. مفهوم ابزار در LLMs
  • 53. انواع ابزارها برای LLMs
  • 54. ابزارهای مبتنی بر جستجوی اطلاعات
  • 55. ابزارهای مبتنی بر محاسبه
  • 56. ابزارهای مبتنی بر پایگاه دانش
  • 57. ابزارهای مبتنی بر API های خارجی
  • 58. پروتکل های ارتباطی بین LLMs و ابزارها
  • 59. مدیریت زمینه (Context Management) در LLMs
  • 60. اهمیت زمینه در پردازش زبان
  • 61. روش های مدیریت زمینه
  • 62. پنجره زمینه (Context Window)
  • 63. تکنیک های فشرده سازی زمینه
  • 64. یادگیری در زمینه (In-context Learning)
  • 65. یادگیری چند-شات (Few-shot Learning)
  • 66. یادگیری صفر-شات (Zero-shot Learning)
  • 67. بهینه سازی استفاده از زمینه
  • 68. ارزیابی عملکرد LLMs با ابزارها
  • 69. معیارهای ارزیابی
  • 70. سناریوهای ارزیابی
  • 71. مقایسه مدل های مختلف با ابزارها
  • 72. کاربردهای پیشرفته ابزارها
  • 73. ابزارهای شخصی سازی شده برای LLMs
  • 74. توسعه ابزارهای سفارشی
  • 75. ادغام ابزارهای خارجی با LLMs
  • 76. ملاحظات امنیتی در استفاده از ابزارها
  • 77. حفاظت از داده ها هنگام استفاده از ابزارها
  • 78. مدیریت دسترسی به ابزارها
  • 79. کاربردهای LLMs در اتوماسیون وظایف
  • 80. اتوماسیون فرایندهای کسب و کار
  • 81. دستیارهای هوشمند شخصی
  • 82. ربات های چت سازمانی
  • 83. مدیریت دانش با LLMs
  • 84. جستجوی پیشرفته در پایگاه های دانش
  • 85. استخراج اطلاعات کلیدی
  • 86. تولید گزارش های خودکار
  • 87. LLMs و آینده تعامل انسان و کامپیوتر
  • 88. رابط های کاربری طبیعی
  • 89. سیستم های پرسش و پاسخ پیشرفته
  • 90. همکاری انسان و هوش مصنوعی
  • 91. توسعه پایدار مدل های زبانی
  • 92. فرهنگ سازی و آموزش عمومی در مورد LLMs
  • 93. مسئولیت پذیری در توسعه LLMs
  • 94. چارچوب های نظارتی برای LLMs
  • 95. تأثیر LLMs بر جامعه و اقتصاد
  • 96. آینده پژوهی در حوزه LLMs
  • 97. نوآوری های آتی در معماری LLMs
  • 98. روش های نوین آموزش LLMs
  • 99. کاربردهای نوظهور LLMs
  • 100. مدل های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: LLM ابزارهای هوشمند پردازش زبان طبیعی مدل زمینه مدل‌های زبانی بزرگ معماری مدل زبانی هوش مصنوعی کاربردی هوش مصنوعی مولد

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.