اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی و کاربردهای هوش مصنوعی مولد با مدل‌های بنیادین AWS

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 مبانی و کاربردهای هوش مصنوعی مولد با مدل‌های بنیادین AWS

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 5. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 6. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 7. ساختار و عملکرد نورون‌ها
  • 8. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 9. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 10. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 12. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 14. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 15. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی (Language Models)
  • 16. مدل‌های زبانی آماری
  • 17. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 18. مفهوم مدل‌های بنیادین (Foundation Models)
  • 19. مزایا و چالش‌های مدل‌های بنیادین
  • 20. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
  • 21. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 22. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs)
  • 23. توسعه و آموزش LLMs
  • 24. معیارهای ارزیابی LLMs
  • 25. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های بنیادین
  • 26. روش‌های تنظیم دقیق LLMs
  • 27. کاربردهای تنظیم دقیق
  • 28. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 29. اصول هوش مصنوعی مولد
  • 30. انواع هوش مصنوعی مولد
  • 31. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 32. کاربرد GANs در تولید تصویر
  • 33. مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • 34. کاربرد مدل‌های انتشار
  • 35. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای تولید متن
  • 36. مدل‌های زبانی مولد
  • 37. تولید متن خلاقانه
  • 38. خلاصه‌سازی متن
  • 39. ترجمه ماشینی
  • 40. پاسخ به پرسش
  • 41. تولید کد
  • 42. کاربرد هوش مصنوعی مولد در کسب‌وکار
  • 43. هوش مصنوعی مولد در بازاریابی
  • 44. هوش مصنوعی مولد در خدمات مشتری
  • 45. هوش مصنوعی مولد در تولید محتوا
  • 46. هوش مصنوعی مولد در آموزش
  • 47. هوش مصنوعی مولد در بهداشت و درمان
  • 48. هوش مصنوعی مولد در تحقیقات علمی
  • 49. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
  • 50. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 51. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 52. امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی مولد
  • 53. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی مولد
  • 54. کاربرد مدل‌های بنیادین AWS
  • 55. Amazon SageMaker JumpStart
  • 56. Amazon Bedrock
  • 57. مدل‌های بنیادین موجود در Bedrock
  • 58. تنظیم دقیق مدل‌ها در AWS
  • 59. پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد با AWS
  • 60. ساخت چت‌بات با هوش مصنوعی مولد
  • 61. تولید محتوا برای شبکه‌های اجتماعی
  • 62. تحلیل احساسات با هوش مصنوعی مولد
  • 63. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی مولد
  • 64. بهینه‌سازی فرآیندها با هوش مصنوعی مولد
  • 65. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 66. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
  • 67. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 68. تحلیل معنایی (Semantic Analysis)
  • 69. پردازش زبان طبیعی در هوش مصنوعی مولد
  • 70. کاربرد NLP در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 71. مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
  • 72. مدل‌های واژگانی (Lexical Models)
  • 73. مدل‌های نحوی (Syntactic Models)
  • 74. مدل‌های معنایی (Semantic Models)
  • 75. مدل‌های پراگماتیک (Pragmatic Models)
  • 76. توسعه مدل‌های زبانی سفارشی
  • 77. ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 78. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
  • 79. تکنیک‌های پردازش تصویر
  • 80. شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای تصویر
  • 81. تولید تصویر با هوش مصنوعی مولد
  • 82. تکنیک‌های تولید تصویر
  • 83. کاربرد هوش مصنوعی مولد در گرافیک
  • 84. ویرایش تصویر با هوش مصنوعی مولد
  • 85. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 86. طبقه‌بندی تصاویر
  • 87. تولید زیرنویس برای تصاویر
  • 88. مقدمه‌ای بر پردازش صدا
  • 89. تکنیک‌های پردازش صدا
  • 90. تولید صدا با هوش مصنوعی مولد
  • 91. تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech)
  • 92. تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text)
  • 93. کاربرد هوش مصنوعی مولد در صدا
  • 94. مدل‌های زبانی برای وظایف چندوجهی
  • 95. همگرایی مدل‌های زبانی و تصویری
  • 96. کاربرد مدل‌های بنیادین در تحلیل داده
  • 97. استخراج اطلاعات از داده‌های متنی
  • 98. شناسایی الگوها در داده‌ها
  • 99. تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی مولد
  • 100. آینده هوش مصنوعی مولد
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: AWS AWS AI آموزش هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی مدل‌های پایه مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی کاربردی هوش مصنوعی مولد یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.