اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی پردازش زبان طبیعی پیشرفته: مدلهای ترانسفورمر و شبکههای عصبی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی پیشرفته: مدلهای ترانسفورمر و شبکههای عصبی
موضوع کلی: برنامه نویسی
موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر پردازش زبان طبیعی
- 2. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
- 3. آشنایی با شبکههای عصبی مصنوعی
- 4. شبکههای عصبی بازگشتی (RNNs)
- 5. شبکههای حافظه طولانی کوتاه (LSTMs)
- 6. شبکههای حافظه کوتاهمدت (GRUs)
- 7. مفهوم مدلهای زبانی
- 8. مدلهای زبانی آماری
- 9. مدلهای زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
- 10. معماری ترانسفورمر: اصول اولیه
- 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 12. توجه خودی (Self-Attention)
- 13. لایه رمزگذار (Encoder Layer) در ترانسفورمر
- 14. لایه رمزگشا (Decoder Layer) در ترانسفورمر
- 15. مدلهای ترانسفورمر پیشآموزشدیده
- 16. BERT: مفاهیم و کاربردها
- 17. GPT: مفاهیم و کاربردها
- 18. Transformer-XL
- 19. RoBERTa
- 20. ALBERT
- 21. XLNet
- 22. DistilBERT
- 23. T5: Text-to-Text Transfer Transformer
- 24. BART
- 25. ELECTRA
- 26. مفاهیم پیشپردازش متن
- 27. توکنایز کردن (Tokenization)
- 28. روشهای توکنایز کردن: WordPiece, BPE
- 29. کدگذاری متن: One-Hot Encoding
- 30. کدگذاری متن: Word Embeddings
- 31. Word2Vec: CBOW و Skip-gram
- 32. GloVe: Global Vectors for Word Representation
- 33. FastText
- 34. استفاده از Embeddings در مدلهای ترانسفورمر
- 35. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای ترانسفورمر
- 36. کاربرد ترانسفورمرها در طبقهبندی متن
- 37. کاربرد ترانسفورمرها در تشخیص موجودیت نامدار (NER)
- 38. کاربرد ترانسفورمرها در پاسخگویی به سوال (Question Answering)
- 39. کاربرد ترانسفورمرها در خلاصهسازی متن
- 40. کاربرد ترانسفورمرها در ترجمه ماشینی
- 41. کاربرد ترانسفورمرها در تولید متن
- 42. کاربرد ترانسفورمرها در تحلیل احساسات
- 43. کاربرد ترانسفورمرها در درک مطلب
- 44. کاربرد ترانسفورمرها در تشخیص شباهت متنی
- 45. کاربرد ترانسفورمرها در تولید دیالوگ
- 46. کاربرد ترانسفورمرها در ارزیابی مدلهای زبانی
- 47. معیارهای ارزیابی مدلهای زبانی
- 48. Perplexity
- 49. BLEU Score
- 50. ROUGE Score
- 51. METEOR Score
- 52. BERTScore
- 53. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
- 54. تعصب در مدلهای زبانی
- 55. حریم خصوصی در دادههای متنی
- 56. امنیت مدلهای زبانی
- 57. کاربرد ترانسفورمرها در حوزه فارسی
- 58. پیشپردازش متن فارسی
- 59. مدلهای زبانی فارسی
- 60. تنظیم دقیق مدلهای ترانسفورمر برای زبان فارسی
- 61. ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
- 62. خلاصهسازی متون فارسی
- 63. تحلیل احساسات متون فارسی
- 64. پاسخگویی به سوالات فارسی
- 65. تولید متن فارسی خلاقانه
- 66. کاربرد ترانسفورمرها در آموزش مجازی
- 67. سیستمهای توصیهگر مبتنی بر متن
- 68. پردازش زبان طبیعی در موتورهای جستجو
- 69. پردازش زبان طبیعی در دستیارهای صوتی
- 70. پردازش زبان طبیعی در تحلیل شبکههای اجتماعی
- 71. پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت (با رعایت چارچوب رسمی)
- 72. پردازش زبان طبیعی در حوزه حقوق (با رعایت چارچوب رسمی)
- 73. پردازش زبان طبیعی در حوزه اقتصاد (با رعایت چارچوب رسمی)
- 74. روشهای پیشرفتهتر در مدلهای ترانسفورمر
- 75. ترانسفورمرهای اسپارس (Sparse Transformers)
- 76. ترانسفورمرهای کارآمد (Efficient Transformers)
- 77. ترانسفورمرهای مولتیمودال (Multimodal Transformers)
- 78. نقش مدلهای ترانسفورمر در هوش مصنوعی عمومی
- 79. مباحث پژوهشی نوین در پردازش زبان طبیعی
- 80. مدلهای زبانی کوچک و فشرده
- 81. یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی
- 82. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
- 83. پردازش زبان طبیعی و علوم شناختی
- 84. پردازش زبان طبیعی و فلسفه زبان
- 85. معرفی ابزارهای متنباز برای پردازش زبان طبیعی
- 86. کتابخانههای رایج: Hugging Face Transformers
- 87. کتابخانههای رایج: spaCy
- 88. کتابخانههای رایج: NLTK (با رویکرد سازگار)
- 89. کار با دادههای بزرگ متنی
- 90. مدیریت حافظه در مدلهای بزرگ
- 91. بهینهسازی آموزش مدلهای ترانسفورمر
- 92. استفاده از GPU و TPU برای آموزش
- 93. تکنیکهای Regularization
- 94. Dropout و انواع آن
- 95. Batch Normalization
- 96. Layer Normalization
- 97. آموزش توزیعشده (Distributed Training)
- 98. مباحث پیشرفته در مکانیزم توجه
- 99. توجه چند سر (Multi-Head Attention)
- 100. توجه ترکیبی (Compound Attention)
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.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- 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.
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.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.