اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ترنسفورمرها: درک معماری و ساخت مدل‌های پیشرفته

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 ترنسفورمرها: درک معماری و ساخت مدل‌های پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر
  • 3. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 4. توجه خودی (Self-Attention)
  • 5. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
  • 6. رمزگذار ترنسفورمر (Transformer Encoder)
  • 7. رمزگشا ترنسفورمر (Transformer Decoder)
  • 8. کدگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
  • 9. مجموعه‌ داده‌های متنی برای آموزش
  • 10. پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 11. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 12. واژگان (Vocabulary) و اندازه‌های آن
  • 13. امبدینگ کلمات (Word Embeddings)
  • 14. آشنایی با مدل‌های زبانی پیشین (Pre-trained Language Models)
  • 15. مدل‌های ترنسفورمر اولیه (مانند BERT)
  • 16. کاربردهای BERT
  • 17. مدل‌های زبانی تولیدکننده (Generative Language Models)
  • 18. آشنایی با GPT
  • 19. معماری GPT
  • 20. آموزش مدل‌های ترنسفورمر
  • 21. تابع هزینه (Loss Function)
  • 22. بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 23. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 24. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 25. بک‌پروپگیشن (Backpropagation) در ترنسفورمرها
  • 26. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 27. اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
  • 28. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 29. دقت (Accuracy)، دقت و بازیابی (Precision & Recall)
  • 30. امتیاز F1 (F1 Score)
  • 31. Perplexity
  • 32. مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی
  • 33. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
  • 34. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition - NER)
  • 35. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
  • 36. تجزیه نحوی (Parsing)
  • 37. استخراج رابطه (Relation Extraction)
  • 38. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 39. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 40. تولید متن (Text Generation)
  • 41. پاسخگویی به پرسش (Question Answering)
  • 42. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 43. مدل‌های ترنسفورمر برای ترجمه ماشینی
  • 44. مدل‌های ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی
  • 45. مدل‌های ترنسفورمر برای تولید متن خلاقانه
  • 46. مدل‌های ترنسفورمر برای چت‌بات‌ها
  • 47. مدل‌های ترنسفورمر برای درک مطلب
  • 48. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
  • 49. کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 50. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 51. هرس کردن (Pruning)
  • 52. موازی‌سازی و توزیع آموزش
  • 53. استفاده از سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده (GPU, TPU)
  • 54. مدل‌های ترنسفورمر کوچک و کارآمد
  • 55. معماری‌های جدیدتر ترنسفورمر
  • 56. ترنسفورمرهای کارآمد (Efficient Transformers)
  • 57. آشنایی با مدل‌های مبتنی بر حافظه
  • 58. ترنسفورمرهای مبتنی بر گراف
  • 59. ترنسفورمرهای مبتنی بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 60. ترنسفورمرهای مبتنی بر شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 61. ترنسفورمرهای برای داده‌های ساختاریافته
  • 62. ترنسفورمرهای برای داده‌های چندوجهی (Multimodal Transformers)
  • 63. کاربردهای پیشرفته ترنسفورمرها
  • 64. یادگیری تقویتی با ترنسفورمرها
  • 65. ترنسفورمرها در بینایی ماشین
  • 66. ترنسفورمرها در پردازش سیگنال
  • 67. ترنسفورمرها در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 68. ترنسفورمرها در علوم مالی
  • 69. ترنسفورمرها در امنیت سایبری
  • 70. ترنسفورمرها در آموزش مجازی
  • 71. مدل‌های زبانی بزرگ و مسئولیت‌پذیری
  • 72. سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 73. کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 74. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 75. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 76. حریم خصوصی داده‌ها
  • 77. امنیت مدل‌های زبانی
  • 78. ملاحظات قانونی و شرعی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 79. نحوه انطباق مدل‌های زبانی با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 80. کاربرد مدل‌های زبانی در نظام آموزشی کشور
  • 81. طراحی دوره‌های آموزشی با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 82. تولید محتوای آموزشی سازگار با چارچوب‌های رسمی
  • 83. ارزیابی و اعتبارسنجی محتوای تولید شده
  • 84. مدیریت دانش با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 85. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر ترنسفورمر
  • 86. پایگاه‌های دانش و استخراج اطلاعات
  • 87. توسعه ابزارهای پردازش زبان فارسی
  • 88. تحلیل کلان‌داده‌های متنی فارسی
  • 89. کاربرد مدل‌های زبانی در پژوهش‌های علمی
  • 90. کاربرد مدل‌های زبانی در صنعت
  • 91. آینده مدل‌های ترنسفورمر
  • 92. ترنسفورمرهای خودآموز (Self-Supervised Transformers)
  • 93. ترنسفورمرهای خودتنظیم (Self-Attentive Transformers)
  • 94. ترنسفورمرهای چندزبانه (Multilingual Transformers)
  • 95. ترنسفورمرهای با حافظه بلندمدت
  • 96. ترنسفورمرهای با قابلیت استدلال
  • 97. ترنسفورمرهای برای کارهای خاص (Fine-tuning)
  • 98. ساخت مدل‌های ترنسفورمر سفارشی
  • 99. پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر با PyTorch
  • 100. پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر با TensorFlow
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: Deep Learning NLP Transformer پردازش زبان طبیعی ترنسفورمر شبکه‌های عصبی مدل‌های زبانی بزرگ معماری ترنسفورمر هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.