اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تأثیر توکن‌سازی بر عملکرد مدل‌های زبانی

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 تأثیر توکن‌سازی بر عملکرد مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Tokenization (WordPiece, Byte-Pair Encoding - BPE)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و توکن‌سازی
  • 2. مفاهیم پایه توکن‌سازی در پردازش زبان طبیعی
  • 3. انواع توکن‌سازها و روش‌های مختلف آن‌ها
  • 4. توکن‌سازی مبتنی بر فاصله و علائم نگارشی
  • 5. توکن‌سازی مبتنی بر قواعد و الگوهای سفارشی
  • 6. توکن‌سازی مبتنی بر واژگان و دیکشنری‌ها
  • 7. روش‌های پیشرفته توکن‌سازی: WordPiece
  • 8. روش‌های پیشرفته توکن‌سازی: SentencePiece
  • 9. روش‌های پیشرفته توکن‌سازی: Byte Pair Encoding (BPE)
  • 10. مقایسه روش‌های مختلف توکن‌سازی
  • 11. انتخاب توکن‌ساز مناسب برای وظایف مختلف
  • 12. تأثیر اندازه واژگان بر عملکرد مدل‌های زبانی
  • 13. مدیریت واژگان بزرگ و توکن‌های ناشناخته (OOV)
  • 14. تکنیک‌های کاهش اندازه واژگان
  • 15. توکن‌سازی در زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
  • 16. توکن‌سازی کلمات مرکب در فارسی
  • 17. توکن‌سازی افعال پیشوندی در فارسی
  • 18. توکن‌سازی اشکال مختلف یک واژه در فارسی
  • 19. توکن‌سازی اعداد و تاریخ در فارسی
  • 20. توکن‌سازی علائم نگارشی خاص فارسی
  • 21. توکن‌سازی اصلاحات و اصطلاحات تخصصی فارسی
  • 22. توکن‌سازی در متون علمی و فنی فارسی
  • 23. توکن‌سازی در متون خبری و رسانه‌ای فارسی
  • 24. توکن‌سازی در متون ادبی و تاریخی فارسی
  • 25. مبانی مدل‌های زبانی مدرن
  • 26. مدل‌های زبانی آماری: N-gram
  • 27. محدودیت‌های مدل‌های N-gram
  • 28. معماری شبکه‌های عصبی برای مدل‌های زبانی
  • 29. یادگیری بازنمایی کلمات (Word Embeddings)
  • 30. Word2Vec: Skip-gram و CBOW
  • 31. GloVe: Global Vectors for Word Representation
  • 32. فهم و کاربردهای Word Embeddings
  • 33. محدودیت‌های Word Embeddings ایستا
  • 34. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
  • 35. معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه (Attention)
  • 36. ترنسفورمر: رمزگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder)
  • 37. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 38. GPT: Generative Pre-trained Transformer
  • 39. BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
  • 40. تأثیر توکن‌سازی بر مدل‌های ترنسفورمر
  • 41. توکن‌سازی و نحوه پردازش ورودی در ترنسفورمرها
  • 42. توکن‌سازی و تأثیر آن بر مکانیزم توجه
  • 43. توکن‌سازی و تأثیر آن بر یادگیری بازنمایی‌های متنی
  • 44. تأثیر توکن‌سازی بر دقت و کارایی مدل‌های زبانی
  • 45. ارزیابی تأثیر توکن‌سازی بر وظایف پردازش زبان طبیعی
  • 46. تأثیر توکن‌سازی بر وظایف طبقه‌بندی متن
  • 47. تأثیر توکن‌سازی بر وظایف ترجمه ماشینی
  • 48. تأثیر توکن‌سازی بر وظایف تولید متن
  • 49. تأثیر توکن‌سازی بر وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 50. تأثیر توکن‌سازی بر وظایف پاسخ به پرسش
  • 51. تأثیر توکن‌سازی بر وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 52. تأثیر توکن‌سازی بر وظایف تحلیل احساسات
  • 53. چالش‌های توکن‌سازی در زبان‌های کم‌منابع
  • 54. راهکارهای توکن‌سازی برای زبان‌های کم‌منابع
  • 55. استفاده از توکن‌سازی چندزبانه
  • 56. آموزش مدل‌های زبانی با توکن‌سازی سفارشی
  • 57. تنظیم پارامترهای توکن‌سازی برای بهینه‌سازی مدل
  • 58. تنظیم اندازه واژگان و تأثیر آن بر عملکرد
  • 59. استفاده از توکن‌سازی کاراکتری در کنار توکن‌سازی واژگانی
  • 60. استفاده از توکن‌سازی زیرکلمه (Subword Tokenization)
  • 61. بهینه‌سازی فرآیند توکن‌سازی برای سرعت و حافظه
  • 62. تأثیر توکن‌سازی بر تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
  • 63. روش‌های تحلیل بازنمایی‌های توکن
  • 64. کاربرد توکن‌سازی در مدل‌های زبانی برای حوزه‌های خاص
  • 65. کاربرد توکن‌سازی در مدل‌های زبانی پزشکی
  • 66. کاربرد توکن‌سازی در مدل‌های زبانی حقوقی
  • 67. کاربرد توکن‌سازی در مدل‌های زبانی مالی
  • 68. کاربرد توکن‌سازی در مدل‌های زبانی آموزشی
  • 69. کاربرد توکن‌سازی در مدل‌های زبانی مرتبط با کسب‌وکار
  • 70. پیاده‌سازی توکن‌سازها با استفاده از کتابخانه‌های رایج
  • 71. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی برای توکن‌سازی
  • 72. استفاده از Hugging Face Transformers برای توکن‌سازی
  • 73. استفاده از spaCy برای توکن‌سازی
  • 74. استفاده از NLTK برای توکن‌سازی
  • 75. نکات عملی در انتخاب و پیاده‌سازی توکن‌ساز
  • 76. ملاحظات امنیتی و اخلاقی در توکن‌سازی
  • 77. حفاظت از داده‌های حساس در فرآیند توکن‌سازی
  • 78. تأثیر توکن‌سازی بر سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 79. راهکارهای کاهش سوگیری از طریق توکن‌سازی
  • 80. آینده توکن‌سازی در مدل‌های زبانی
  • 81. نوآوری‌ها و روندهای جدید در توکن‌سازی
  • 82. توکن‌سازی پویا و تطبیقی
  • 83. ترکیب توکن‌سازی و دانش‌بنیان
  • 84. توکن‌سازی برای مدل‌های زبانی مولد
  • 85. کاربرد توکن‌سازی در مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 86. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری در مورد تأثیر توکن‌سازی
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: BPE tokenization WordPiece پردازش زبان طبیعی توکن سازی مدل های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی در ایران هوش مصنوعی کاربردی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.