اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی زبان

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 مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی زبان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. تابع فعال‌سازی و نقش آن در شبکه‌های عصبی
  • 4. پس‌انتشار خطا و الگوریتم بهینه‌سازی
  • 5. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 6. معرفی مدل‌های زبانی آماری
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای توالی‌ها
  • 8. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 9. واحدهای بازگشتی دروازه‌دار (GRU)
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 11. توجه (Attention) و مکانیزم‌های آن
  • 12. مدل‌های مبتنی بر توجه (Transformer)
  • 13. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder) در مدل‌های ترتیبی
  • 14. کدگذاری کلمات (Word Embeddings)
  • 15. روش‌های ساخت واژگان (Vocabulary Building)
  • 16. فرایند پیش‌پردازش متن (Text Preprocessing)
  • 17. پاک‌سازی متن و حذف نویز
  • 18. نرمال‌سازی متن و یکسان‌سازی
  • 19. توکن‌سازی (Tokenization) و قطعه‌بندی متن
  • 20. مدل‌های زبانی مبتنی بر کاراکتر
  • 21. مدل‌های زبانی مبتنی بر زیرکلمه (Subword Models)
  • 22. Word2Vec و مفاهیم آن
  • 23. GloVe و نحوه یادگیری آن
  • 24. FastText و مزایای آن
  • 25. مدل‌های زبانی پیش‌پردازش شده (Pre-trained Language Models)
  • 26. BERT و معماری آن
  • 27. کاربرد BERT در وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی
  • 28. GPT و تکامل آن
  • 29. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 30. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 31. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 32. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 33. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
  • 34. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی (Perplexity)
  • 35. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی (BLEU, ROUGE)
  • 36. کاربردهای مدل‌های زبانی در تولید متن
  • 37. تولید متن خلاقانه و داستانی
  • 38. تولید شعر و ادبیات
  • 39. تولید محتوای خبری و تحلیلی
  • 40. تولید پاسخ‌های پرسش و پاسخ (QA)
  • 41. خلاصه‌سازی خودکار متن
  • 42. ترجمه ماشینی عصبی
  • 43. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 44. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
  • 45. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 46. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
  • 47. تشخیص موضوع (Topic Modeling)
  • 48. مدیریت مکالمه و سیستم‌های چت‌بات
  • 49. طراحی معماری چت‌بات
  • 50. توسعه منطق مکالمه
  • 51. مدل‌سازی نیت کاربر (Intent Recognition)
  • 52. تشخیص موجودیت در مکالمه (Slot Filling)
  • 53. مدیریت وضعیت مکالمه (Dialogue State Tracking)
  • 54. تولید پاسخ در چت‌بات
  • 55. ارزیابی چت‌بات‌ها
  • 56. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی
  • 57. سوگیری در داده‌های آموزشی و مدل‌ها
  • 58. کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 59. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 60. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 61. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه آموزش
  • 62. تولید محتوای آموزشی تعاملی
  • 63. سیستم‌های کمک آموزشی هوشمند
  • 64. ارزیابی دانش‌آموزان با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 65. شخصی‌سازی یادگیری
  • 66. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه پزشکی
  • 67. کمک به تشخیص بیماری‌ها
  • 68. تحلیل متون پزشکی
  • 69. سیستم‌های پرسش و پاسخ پزشکی
  • 70. کمک به پژوهش‌های پزشکی
  • 71. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه حقوق
  • 72. تحلیل اسناد حقوقی
  • 73. کمک به پژوهش‌های حقوقی
  • 74. سیستم‌های پرسش و پاسخ حقوقی
  • 75. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه مالی
  • 76. تحلیل اخبار و گزارش‌های مالی
  • 77. پیش‌بینی روند بازار
  • 78. سیستم‌های پرسش و پاسخ مالی
  • 79. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه علوم اجتماعی
  • 80. تحلیل متون اجتماعی
  • 81. مطالعه الگوهای رفتاری
  • 82. سیستم‌های پرسش و پاسخ اجتماعی
  • 83. مقایسه مدل‌های زبانی مختلف
  • 84. انتخاب مدل مناسب برای وظایف خاص
  • 85. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای منابع محدود
  • 86. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 87. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مدل‌های زبانی
  • 88. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 89. یادگیری تقویتی در مدل‌های زبانی
  • 90. مباحث پیشرفته در معماری ترنسفورمر
  • 91. انواع مکانیزم‌های توجه
  • 92. مدل‌های زبانی با حافظه بلندمدت
  • 93. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در پردازش زبان طبیعی
  • 94. مدل‌های زبانی مولتی‌مدال (Multimodal Language Models)
  • 95. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی
  • 96. چالش‌های زبان فارسی در مدل‌های زبانی
  • 97. داده‌های آموزشی فارسی برای مدل‌های زبانی
  • 98. کاربرد مدل‌های زبانی در جامعه اسلامی
  • 99. تولید محتوای دینی سازگار
  • 100. تحلیل متون دینی
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 neural networks NLP پردازش زبان طبیعی شبکه‌های عصبی مدل‌سازی زبان مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.