اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت مدل‌های تخصصی با معماری ترنسفورمر

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 ساخت مدل‌های تخصصی با معماری ترنسفورمر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
  • 2. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر
  • 3. تاریخچه و تکامل مدل‌های ترنسفورمر
  • 4. اجزای اصلی معماری ترنسفورمر
  • 5. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 6. خود-توجهی (Self-Attention)
  • 7. توجه چند-سر (Multi-Head Attention)
  • 8. کدگذار و کدگشا در ترنسفورمر
  • 9. لایه‌های فید-فوروارد (Feed-Forward Layers)
  • 10. اتصالات باقی‌مانده (Residual Connections)
  • 11. نرمال‌سازی لایه (Layer Normalization)
  • 12. جایگذاری کلمات (Word Embeddings)
  • 13. جایگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
  • 14. ساخت مدل ترنسفورمر از ابتدا
  • 15. پیاده‌سازی ترنسفورمر با PyTorch
  • 16. پیاده‌سازی ترنسفورمر با TensorFlow
  • 17. آموزش مدل ترنسفورمر
  • 18. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 19. بهینه‌سازها (Optimizers) برای ترنسفورمر
  • 20. توابع زیان (Loss Functions)
  • 21. ارزیابی مدل ترنسفورمر
  • 22. معیارهای ارزیابی (Evaluation Metrics)
  • 23. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models)
  • 24. معماری GPT (Generative Pre-trained Transformer)
  • 25. آموزش پیشرفته با GPT
  • 26. کاربردهای GPT در تولید متن
  • 27. معماری BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
  • 28. آموزش پیشرفته با BERT
  • 29. کاربردهای BERT در درک مطلب
  • 30. مدل‌های ترنسفورمر برای ترجمه ماشینی
  • 31. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر
  • 32. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
  • 33. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
  • 34. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
  • 35. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به سوالات
  • 36. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
  • 37. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 38. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
  • 39. تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
  • 40. مدل‌های ترنسفورمر برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 41. کاربردهای پیشرفته NLP با ترنسفورمر
  • 42. مدل‌های ترنسفورمر در پردازش گفتار
  • 43. مدل‌های ترنسفورمر در بینایی ماشین
  • 44. ترنسفورمرهای بینایی (Vision Transformers - ViT)
  • 45. کاربردهای ViT در طبقه‌بندی تصویر
  • 46. کاربردهای ViT در تشخیص شیء
  • 47. کاربردهای ViT در بخش‌بندی تصویر
  • 48. مدل‌های ترنسفورمر در حوزه سلامت
  • 49. کاربرد ترنسفورمر در تشخیص بیماری‌ها
  • 50. کاربرد ترنسفورمر در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 51. مدل‌های ترنسفورمر در حوزه مالی
  • 52. کاربرد ترنسفورمر در پیش‌بینی بازارهای مالی
  • 53. کاربرد ترنسفورمر در تحلیل اخبار مالی
  • 54. مدل‌های ترنسفورمر در حوزه آموزش
  • 55. کاربرد ترنسفورمر در سیستم‌های توصیه‌گر آموزشی
  • 56. کاربرد ترنسفورمر در تولید محتوای آموزشی
  • 57. مدل‌های ترنسفورمر در حوزه حقوقی
  • 58. کاربرد ترنسفورمر در تحلیل اسناد حقوقی
  • 59. کاربرد ترنسفورمر در یافتن قوانین مرتبط
  • 60. کاربرد ترنسفورمر در حوزه مهندسی
  • 61. کاربرد ترنسفورمر در تحلیل داده‌های مهندسی
  • 62. کاربرد ترنسفورمر در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 63. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
  • 64. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
  • 65. هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
  • 66. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 67. معماری‌های ترنسفورمر کارآمدتر
  • 68. ترنسفورمرهای خطی (Linear Transformers)
  • 69. ترنسفورمرهای اسپارس (Sparse Transformers)
  • 70. مدل‌های ترنسفورمر چندزبانه
  • 71. کاربرد مدل‌های چندزبانه در ترجمه
  • 72. کاربرد مدل‌های چندزبانه در NLP بین‌المللی
  • 73. توسعه مدل‌های ترنسفورمر سفارشی
  • 74. انتخاب داده‌های مناسب برای آموزش
  • 75. پیش‌پردازش داده‌ها برای ترنسفورمر
  • 76. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 77. مدیریت داده‌های بزرگ برای ترنسفورمر
  • 78. مسائل اخلاقی در مدل‌های ترنسفورمر
  • 79. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
  • 80. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 81. امنیت مدل‌های ترنسفورمر
  • 82. حملات متقابل (Adversarial Attacks)
  • 83. حفاظت از مدل‌های ترنسفورمر
  • 84. آینده مدل‌های ترنسفورمر
  • 85. ترنسفورمرها و هوش مصنوعی عمومی
  • 86. نوآوری‌های آتی در معماری ترنسفورمر
  • 87. نقش ترنسفورمرها در تحول دیجیتال
  • 88. مطالعات موردی موفق پیاده‌سازی ترنسفورمر
  • 89. چالش‌های پیاده‌سازی ترنسفورمر در صنعت
  • 90. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
  • 91. استانداردهای فنی برای مدل‌های ترنسفورمر
  • 92. مستندسازی مدل‌های ترنسفورمر
  • 93. اشتراک‌گذاری مدل‌های ترنسفورمر
  • 94. انجمن‌ها و منابع آموزشی ترنسفورمر
  • 95. پروژه‌های عملی با معماری ترنسفورمر
  • 96. ساخت یک مدل ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی اخبار
  • 97. توسعه یک مدل ترنسفورمر برای پاسخگویی به سوالات تخصصی
  • 98. پیاده‌سازی یک مدل ترنسفورمر برای تولید کد
  • 99. آموزش یک مدل ترنسفورمر برای تحلیل متون تاریخی
  • 100. ساخت مدل‌های تخصصی با معماری ترنسفورمر
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 پردازش زبان طبیعی ترنسفورمر ساخت مدل تخصصی شبکه‌های عصبی مدل ترنسفورمر مدل‌های زبانی هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.