اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و ارزیابی مدل‌های زبانی با مقیاس‌پذیری بالا

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 طراحی و ارزیابی مدل‌های زبانی با مقیاس‌پذیری بالا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: موضوعات تخصصی و تحقیقاتی**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مبانی زبان‌شناسی محاسباتی
  • 3. ساختارهای داده در پردازش زبان طبیعی
  • 4. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای زبان
  • 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در NLP
  • 7. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 8. ترنسفورمرها و معماری‌های مبتنی بر آن
  • 9. آموزش پیش‌فرض مدل‌های زبانی
  • 10. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 11. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارهای استاندارد
  • 12. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارهای اختصاصی
  • 13. مدیریت و آماده‌سازی داده‌های متنی
  • 14. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 15. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 16. تکنیک‌های پیشرفته بردارسازی
  • 17. مدل‌های زبانی مبتنی بر توکن (Token-based Language Models)
  • 18. مدل‌های زبانی مبتنی بر کاراکتر (Character-based Language Models)
  • 19. مدل‌های زبانی مبتنی بر زیرکلمه (Subword-based Language Models)
  • 20. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
  • 21. مدل‌های زبانی چندزبانه
  • 22. مقیاس‌پذیری در مدل‌های زبانی
  • 23. معماری‌های موازی و توزیع‌شده
  • 24. استراتژی‌های آموزش مدل‌های بزرگ
  • 25. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های زبانی
  • 26. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 27. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 28. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 29. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 30. هوانوردی (Pruning) در مدل‌های زبانی
  • 31. مدل‌های زبانی برای تولید متن
  • 32. تولید متن خلاقانه و ادبی
  • 33. تولید متن با رعایت چارچوب‌های اخلاقی و فرهنگی
  • 34. تولید متن خبری و تحلیلی
  • 35. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
  • 36. خلاصه‌سازی استخراجی
  • 37. خلاصه‌سازی انتزاعی
  • 38. خلاصه‌سازی متن‌های طولانی
  • 39. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
  • 40. معماری‌های ترنسفورمر برای ترجمه
  • 41. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
  • 42. چالش‌های ترجمه ماشینی در زبان فارسی
  • 43. مدل‌های زبانی برای پرسش و پاسخ
  • 44. سیستم‌های پرسش و پاسخ استخراجی
  • 45. سیستم‌های پرسش و پاسخ انتزاعی
  • 46. پرسش و پاسخ در حوزه تخصصی
  • 47. مدل‌های زبانی برای تحلیل احساسات
  • 48. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
  • 49. تحلیل احساسات در متون فارسی
  • 50. تکنیک‌های پیشرفته تحلیل احساسات
  • 51. مدل‌های زبانی برای تشخیص موضوع (Topic Modeling)
  • 52. مدل‌های آماری برای تشخیص موضوع
  • 53. مدل‌های یادگیری عمیق برای تشخیص موضوع
  • 54. تشخیص موضوع در متون فارسی
  • 55. مدل‌های زبانی برای تشخیص نام‌گذاری موجودیت (Named Entity Recognition)
  • 56. مدل‌های مبتنی بر قوانین و آماری
  • 57. مدل‌های یادگیری عمیق برای NER
  • 58. NER در متون فارسی
  • 59. مدل‌های زبانی برای برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
  • 60. مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک برای POS Tagging
  • 61. مدل‌های یادگیری عمیق برای POS Tagging
  • 62. POS Tagging در زبان فارسی
  • 63. مدل‌های زبانی برای تحلیل نحوی (Syntactic Parsing)
  • 64. تجزیه وابستگی
  • 65. تجزیه عبارت
  • 66. تجزیه در زبان فارسی
  • 67. مدل‌های زبانی برای درک مطلب (Reading Comprehension)
  • 68. معماری‌های مبتنی بر توجه برای درک مطلب
  • 69. ارزیابی مدل‌های درک مطلب
  • 70. مدل‌های زبانی برای تولید کد
  • 71. تولید کد از زبان طبیعی
  • 72. تولید کد با رعایت استانداردهای امنیتی
  • 73. مدل‌های زبانی برای ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 74. طراحی مکالمه برای ربات‌ها
  • 75. مدیریت زمینه در ربات‌های گفتگو
  • 76. ارزیابی عملکرد ربات‌های گفتگو
  • 77. مدل‌های زبانی برای تشخیص اسپم و محتوای نامناسب
  • 78. فیلترینگ محتوا با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 79. تشخیص اخبار جعلی و اطلاعات نادرست
  • 80. مدیریت و کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 81. اخلاق در هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
  • 82. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش مجازی
  • 83. طراحی ابزارهای آموزشی مبتنی بر زبان
  • 84. ارزیابی اثربخشی مدل‌های زبانی در آموزش
  • 85. مدل‌های زبانی برای تحلیل محتوای علمی
  • 86. جستجوی پیشرفته در مقالات علمی
  • 87. استخراج دانش از متون علمی
  • 88. مدل‌های زبانی برای تحلیل حقوقی و قضایی
  • 89. پردازش اسناد حقوقی
  • 90. کمک به تصمیم‌گیری قضایی
  • 91. مدل‌های زبانی برای حوزه سلامت و پزشکی
  • 92. تحلیل پرونده‌های پزشکی
  • 93. کمک به تشخیص بیماری
  • 94. مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های اقتصادی
  • 95. پیش‌بینی روند بازار
  • 96. تحلیل گزارش‌های مالی
  • 97. مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های اجتماعی
  • 98. شناسایی الگوهای رفتاری
  • 99. تحلیل روندهای اجتماعی
  • 100. مدل‌های زبانی برای پردازش زبان فارسی در حوزه‌های خاص
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 NLP ارزیابی مدل زبانی پردازش زبان طبیعی طراحی مدل زبانی مدل‌های زبانی بزرگ مقیاس‌پذیری بالا هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.