اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ترنسفورمرها: انقلابی در پردازش زبان طبیعی

349,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 87,488 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: انقلابی در پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 2. تاریخچه و مفاهیم کلیدی پردازش زبان طبیعی
  • 3. زبان‌شناسی محاسباتی و کاربردهای آن
  • 4. ساختارهای داده‌ای در پردازش زبان طبیعی
  • 5. الگوریتم‌های پایه‌ای پردازش زبان طبیعی
  • 6. مدل‌های زبانی آماری
  • 7. شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
  • 8. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 9. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 10. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 11. مقدمه‌ای بر ترنسفورمرها
  • 12. معماری ترنسفورمر
  • 13. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 14. توجه خودی (Self-Attention)
  • 15. توجه چند سر (Multi-Head Attention)
  • 16. رمزگذار-رمزگشا در ترنسفورمرها
  • 17. کاربرد ترنسفورمرها در ترجمه ماشینی
  • 18. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
  • 19. BERT: نمایی از ترنسفورمرهای دوطرفه
  • 20. آموزش پیشرفته BERT
  • 21. Fine-tuning مدل‌های BERT
  • 22. GPT: مدل‌های زبانی مولد
  • 23. GPT-2 و قابلیت‌های آن
  • 24. GPT-3 و مقیاس‌پذیری آن
  • 25. کاربرد ترنسفورمرها در خلاصه‌سازی متن
  • 26. ترنسفورمرها در پاسخگویی به سوالات
  • 27. مدل‌های ترنسفورمر برای طبقه‌بندی متن
  • 28. ترنسفورمرها در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 29. استفاده از ترنسفورمرها در تولید متن خلاقانه
  • 30. ترنسفورمرها در تحلیل احساسات
  • 31. مدل‌های ترنسفورمر برای درک مطلب
  • 32. ترنسفورمرها در تولید کد
  • 33. مقدمه‌ای بر مفاهیم ریاضی ترنسفورمرها
  • 34. جبر خطی در ترنسفورمرها
  • 35. حساب دیفرانسیل و انتگرال در ترنسفورمرها
  • 36. بهینه‌سازی در آموزش ترنسفورمرها
  • 37. تکنیک‌های تنظیم ابرپارامترها
  • 38. معماری‌های ترنسفورمر مدرن
  • 39. ترنسفورمرهای مبتنی بر Sparse Attention
  • 40. ترنسفورمرهای مبتنی بر Linear Attention
  • 41. Efficient Transformers
  • 42. ترنسفورمرها و فهم معنایی عمیق
  • 43. پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
  • 44. چالش‌های پردازش زبان فارسی با ترنسفورمرها
  • 45. آماده‌سازی داده‌های فارسی برای ترنسفورمرها
  • 46. مدل‌های ترنسفورمر فارسی
  • 47. کاربرد ترنسفورمرها در سیستم‌های پرسش و پاسخ فارسی
  • 48. ترنسفورمرها در ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
  • 49. ترنسفورمرها در خلاصه‌سازی متون فارسی
  • 50. ترنسفورمرها در تحلیل احساسات متون فارسی
  • 51. ترنسفورمرها در تشخیص موضوع متون فارسی
  • 52. ترنسفورمرها در تولید متن فارسی
  • 53. ملاحظات اخلاقی در استفاده از ترنسفورمرها
  • 54. سوگیری در مدل‌های ترنسفورمر
  • 55. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌های ترنسفورمر
  • 56. حریم خصوصی و امنیت در مدل‌های ترنسفورمر
  • 57. کاربردهای سازمانی ترنسفورمرها
  • 58. ترنسفورمرها در حوزه آموزش
  • 59. ترنسفورمرها در حوزه سلامت
  • 60. ترنسفورمرها در حوزه حقوق
  • 61. ترنسفورمرها در حوزه مالی
  • 62. ترنسفورمرها در حوزه رسانه
  • 63. ترنسفورمرها در حوزه دولت الکترونیک
  • 64. آینده ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
  • 65. ترنسفورمرها و هوش مصنوعی عمومی
  • 66. ترنسفورمرها و تعامل انسان و ماشین
  • 67. ترنسفورمرها و یادگیری تقویتی
  • 68. یادگیری چندوجهی با ترنسفورمرها
  • 69. ترنسفورمرها و پردازش تصویر
  • 70. ترنسفورمرها و پردازش صوت
  • 71. ترنسفورمرها و پردازش ویدئو
  • 72. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های نرم‌افزاری ترنسفورمرها
  • 73. TensorFlow و ترنسفورمرها
  • 74. PyTorch و ترنسفورمرها
  • 75. Hugging Face Transformers Library
  • 76. استفاده عملی از کتابخانه Hugging Face
  • 77. پیاده‌سازی یک مدل ترنسفورمر ساده
  • 78. آموزش یک مدل ترنسفورمر از ابتدا
  • 79. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 80. ارزیابی عملکرد مدل‌های ترنسفورمر
  • 81. معیارهای ارزیابی در پردازش زبان طبیعی
  • 82. تنظیم پارامترهای مدل ترنسفورمر
  • 83. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 84. مدیریت حافظه در مدل‌های بزرگ ترنسفورمر
  • 85. پردازش توزیع‌شده ترنسفورمرها
  • 86. مفاهیم پیشرفته در معماری ترنسفورمر
  • 87. ترنسفورمرهای گراف (Graph Transformers)
  • 88. ترنسفورمرها و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 89. ترنسفورمرها و یادگیری فعال (Active Learning)
  • 90. ترنسفورمرها و یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 91. ترنسفورمرها و یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 92. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
  • 93. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 94. هرس کردن مدل (Model Pruning)
  • 95. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
  • 96. کاربرد ترنسفورمرها در جستجوی اطلاعات
  • 97. ترنسفورمرها در بازیابی اطلاعات معنایی
  • 98. ترنسفورمرها در خلاصه‌سازی پرس‌وجو
  • 99. ترنسفورمرها و فهم زبان طبیعی در سیستم‌های مکالمه‌ای
  • 100. ترنسفورمرها در توسعه چت‌بات‌های پیشرفته
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: NLP transformer network پردازش زبان طبیعی ترنسفورمر شبکه‌های عصبی مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی کاربردی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.