اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پردازش زبان طبیعی پیشرفته: مدل‌های ترانسفورمر و شبکه‌های عصبی

349,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 87,488 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 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)
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 برنامه نویسی پایتون پردازش زبان طبیعی ترانسفورمر شبکه عصبی مدل زبان هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.