اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی معماری ترنسفورمر: قلب تپنده مدلهای زبانی مدرن
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره معماری ترنسفورمر: قلب تپنده مدلهای زبانی مدرن
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: شبکههای عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر معماری ترنسفورمر
- 2. تاریخچه و تکامل مدلهای زبانی
- 3. محدودیتهای مدلهای ترتیبی (RNN, LSTM)
- 4. مفهوم توجه (Attention) در پردازش زبان طبیعی
- 5. مکانیسم توجه خودی (Self-Attention)
- 6. مکانیسم توجه چندسر (Multi-Head Attention)
- 7. ساختار انکودر در ترنسفورمر
- 8. ساختار دیکودر در ترنسفورمر
- 9. لایه نرمالسازی (Layer Normalization)
- 10. اتصالات باقیمانده (Residual Connections)
- 11. کدگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
- 12. تعبیههای کلمه (Word Embeddings)
- 13. تعبیههای موقعیتی (Positional Embeddings)
- 14. مقایسه انکودر-دیکودر با سایر معماریها
- 15. نحوه عملکرد ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
- 16. ترنسفورمر برای خلاصهسازی متن
- 17. ترنسفورمر در پاسخ به پرسش
- 18. ترنسفورمر برای تولید متن
- 19. مدلهای زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (GPT)
- 20. مدلهای زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (BERT)
- 21. مفاهیم پایهای در BERT
- 22. مفاهیم پایهای در GPT
- 23. آموزش پیشفرض (Pre-training)
- 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
- 25. تکنیکهای Masked Language Modeling (MLM)
- 26. تکنیکهای Next Sentence Prediction (NSP)
- 27. کاربرد BERT در طبقهبندی متن
- 28. کاربرد BERT در تشخیص موجودیت نامدار (NER)
- 29. کاربرد BERT در تحلیل احساسات
- 30. کاربرد GPT در تولید محتوای خلاقانه
- 31. کاربرد GPT در چتباتها
- 32. کاربرد GPT در تکمیل کد
- 33. مقایسه BERT و GPT
- 34. محدودیتهای معماری ترنسفورمر
- 35. بهینهسازی مصرف حافظه در ترنسفورمر
- 36. تکنیکهای کارآمدتر توجه
- 37. ترنسفورمرهای خطی (Linear Transformers)
- 38. ترنسفورمرهای پراکنده (Sparse Transformers)
- 39. ترنسفورمرهای مبتنی بر درخت (Tree-based Transformers)
- 40. معماریهای ترکیبی (Hybrid Architectures)
- 41. ترنسفورمر برای پردازش تصاویر (Vision Transformer)
- 42. کاربرد Vision Transformer در تشخیص اشیاء
- 43. کاربرد Vision Transformer در بخشبندی تصاویر
- 44. ترنسفورمر برای پردازش صدا
- 45. ترنسفورمر در رباتیک
- 46. ترنسفورمر در سیستمهای توصیهگر
- 47. ترنسفورمر در تحلیل دادههای سری زمانی
- 48. ملاحظات اخلاقی در مدلهای زبانی بزرگ
- 49. سوگیری در مدلهای زبانی
- 50. روشهای کاهش سوگیری
- 51. حفظ حریم خصوصی در مدلهای زبانی
- 52. امنیت مدلهای زبانی
- 53. قابلیت تفسیرپذیری مدلهای زبانی
- 54. معیارهای ارزیابی مدلهای زبانی
- 55. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
- 56. ارزیابی کیفیت خلاصهسازی متن
- 57. ارزیابی کیفیت تولید متن
- 58. مبانی آمار و احتمالات برای یادگیری ماشین
- 59. مبانی جبر خطی برای یادگیری ماشین
- 60. مبانی حساب دیفرانسیل و انتگرال برای یادگیری ماشین
- 61. نکات کلیدی در طراحی معماری ترنسفورمر
- 62. چالشهای آموزش مدلهای ترنسفورمر
- 63. استفاده از GPU و TPU برای آموزش
- 64. مدیریت دادههای بزرگ برای آموزش
- 65. پیشپردازش دادهها برای ترنسفورمر
- 66. پاکسازی متن و حذف نویز
- 67. توکنیزاسیون (Tokenization)
- 68. انواع توکنیزاسیون (WordPiece, BPE)
- 69. روشهای انکودینگ متن
- 70. استفاده از کتابخانههای محبوب (TensorFlow, PyTorch)
- 71. پیادهسازی ترنسفورمر با TensorFlow
- 72. پیادهسازی ترنسفورمر با PyTorch
- 73. استفاده از Hugging Face Transformers
- 74. بارگذاری مدلهای از پیش آموزشدیده
- 75. تنظیم پارامترهای مدل
- 76. بهینهسازی هایپرپارامترها
- 77. تکنیکهای منظمسازی (Regularization)
- 78. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
- 79. کاربرد یادگیری انتقالی در NLP
- 80. تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص
- 81. مراحل پیادهسازی یک پروژه ترنسفورمر
- 82. انتخاب مدل مناسب برای وظیفه
- 83. جمعآوری و آمادهسازی دادههای سفارشی
- 84. آموزش و ارزیابی مدل
- 85. استقرار مدل
- 86. مباحث پیشرفته در معماری ترنسفورمر
- 87. ترنسفورمرهای مبتنی بر گراف (Graph Transformers)
- 88. ترنسفورمرهای برای دادههای چندوجهی (Multimodal Transformers)
- 89. کاربرد ترنسفورمر در پزشکی
- 90. کاربرد ترنسفورمر در امور مالی
- 91. کاربرد ترنسفورمر در حقوق
- 92. آینده تحقیقات در معماری ترنسفورمر
- 93. مدلهای زبانی کوچکتر و کارآمدتر
- 94. ترنسفورمرهای خود-نظارتی (Self-Supervised Transformers)
- 95. تکنیکهای تولید متن کنترلشده
- 96. ترنسفورمرهای با قابلیت استدلال
- 97. ارزیابی جامع مدلهای زبانی
- 98. مباحث مربوط به بانکداری بدون ربا در مدلهای زبانی
- 99. کاربرد هوش مصنوعی در اقتصاد اسلامی
- 100. چارچوبهای شرعی در تحلیل دادهها
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.