اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری COPA (Choice of Plausible Alternatives)

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 fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری COPA (Choice of Plausible Alternatives)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و معماری COPA
  • 2. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
  • 3. ساختارهای داده در مدل‌های زبانی
  • 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 5. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 6. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (GRU)
  • 7. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 8. ترنسفورمرها: معماری پایه
  • 9. رمزگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder) در ترنسفورمر
  • 10. لایه‌های خودتوجهی (Self-Attention)
  • 11. لایه Feed-Forward
  • 12. نشانه‌گذاری (Tokenization) متنی
  • 13. پردازش پیش از نشانه‌گذاری
  • 14. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
  • 15. مفاهیم Fine-tuning
  • 16. هدف از Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 17. انتخاب مدل پایه مناسب برای Fine-tuning
  • 18. داده‌های آموزشی برای Fine-tuning
  • 19. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های Fine-tuning
  • 20. برچسب‌گذاری داده‌ها برای Fine-tuning
  • 21. فرمت‌بندی داده‌ها برای Fine-tuning
  • 22. تکنیک‌های Fine-tuning
  • 23. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 24. بهینه‌سازها (Optimizers) در Fine-tuning
  • 25. تنظیمات پارامترهای Fine-tuning
  • 26. تنظیم اندازه دسته (Batch Size)
  • 27. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 28. تنظیمات منظم‌سازی (Regularization)
  • 29. تکنیک‌های Early Stopping
  • 30. Fine-tuning برای وظایف تولید متن
  • 31. Fine-tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 32. Fine-tuning برای وظایف پاسخ به سوال
  • 33. Fine-tuning برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 34. Fine-tuning برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 35. Fine-tuning برای وظایف تحلیل احساسات
  • 36. Fine-tuning برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 37. Fine-tuning مدل‌های زبانی با معماری COPA
  • 38. تفاوت معماری COPA با ترنسفورمرهای استاندارد
  • 39. پیاده‌سازی معماری COPA
  • 40. آموزش مدل COPA از ابتدا
  • 41. Fine-tuning مدل COPA بر روی داده‌های سفارشی
  • 42. تنظیم لحن در مدل‌های زبانی
  • 43. مفهوم لحن در ارتباطات
  • 44. شناسایی لحن در متن
  • 45. مدل‌سازی لحن با استفاده از Fine-tuning
  • 46. Fine-tuning برای لحن رسمی
  • 47. Fine-tuning برای لحن غیررسمی
  • 48. Fine-tuning برای لحن علمی
  • 49. Fine-tuning برای لحن دوستانه
  • 50. Fine-tuning برای لحن تشویق‌کننده
  • 51. Fine-tuning برای لحن رسمی اداری
  • 52. Fine-tuning برای لحن روایی
  • 53. Fine-tuning برای لحن خبری
  • 54. Fine-tuning برای لحن تحلیلی
  • 55. Fine-tuning برای لحن آموزشی
  • 56. Fine-tuning برای لحن کاربرپسند
  • 57. Fine-tuning برای لحن اخباری
  • 58. Fine-tuning برای لحن هشداردهنده
  • 59. Fine-tuning برای لحن خنثی
  • 60. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
  • 61. معیارهای ارزیابی در تولید متن
  • 62. معیارهای ارزیابی در طبقه‌بندی متن
  • 63. معیارهای ارزیابی برای وظایف خاص
  • 64. ارزیابی کیفیت لحن مدل
  • 65. تست انسانی برای ارزیابی لحن
  • 66. تکنیک‌های Debugging مدل‌های Fine-tuned
  • 67. مدیریت Overfitting و Underfitting
  • 68. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در مدل‌های زبانی
  • 69. کاربرد مدل‌های Fine-tuned در سیستم‌های آموزشی
  • 70. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر مدل‌های Fine-tuned
  • 71. تولید محتوای آموزشی سفارشی
  • 72. ساخت دستیارهای مجازی هوشمند
  • 73. کاربرد در پلتفرم‌های یادگیری آنلاین
  • 74. مدل‌سازی مکالمات آموزشی
  • 75. ارتقاء تعامل کاربر در محیط‌های آموزشی
  • 76. کاربرد در تولید تمرینات و آزمون‌ها
  • 77. مدل‌سازی بازخورد آموزشی
  • 78. تولید توضیحات تکمیلی برای مفاهیم درسی
  • 79. تطبیق محتوای آموزشی با سطوح مختلف یادگیری
  • 80. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر آموزشی
  • 81. تحلیل نیازهای یادگیری کاربران
  • 82. تولید محتوای آموزشی با لحن مناسب برای گروه‌های سنی مختلف
  • 83. ایجاد بسترهای یادگیری تعاملی
  • 84. کاربرد در شبیه‌سازی سناریوهای آموزشی
  • 85. تولید متون توضیحی برای منابع آموزشی
  • 86. توسعه ابزارهای کمک آموزشی
  • 87. مدل‌سازی پرسش‌های متداول آموزشی
  • 88. استفاده از مدل‌های زبانی در آموزش علوم انسانی
  • 89. کاربرد در تولید متون تاریخی
  • 90. کاربرد در تحلیل متون ادبی
  • 91. مدل‌سازی مباحث فلسفی
  • 92. کاربرد در آموزش زبان فارسی
  • 93. تولید مثال‌های زبانی متنوع
  • 94. کاربرد در آموزش زبان‌های خارجی
  • 95. ارائه تمرینات گرامری و واژگانی
  • 96. مدل‌سازی مکالمات روزمره
  • 97. کاربرد در آموزش مهارت‌های نرم
  • 98. آموزش فن بیان
  • 99. آموزش مهارت‌های ارتباطی
  • 100. مدل‌سازی موقعیت‌های کاری
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: fine-tuning پردازش زبان طبیعی سفارشی‌سازی مدل لحن مدل زبانی مدل‌های زبانی معماری COPA هوش مصنوعی هوش مصنوعی در ایران

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.