اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی کاربرد مدلهای زبانی در دستیارهای هوشمند پرسش و پاسخ
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کاربرد مدلهای زبانی در دستیارهای هوشمند پرسش و پاسخ
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: مدلهای زبانی برای پاسخ به سوال
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ
- 2. تاریخچه و تکامل پردازش زبان طبیعی
- 3. معماری مدلهای زبانی: ترانسفورمرها
- 4. مکانیسم توجه در مدلهای ترانسفورمر
- 5. مدلهای زبانی مبتنی بر رمزگذار-رمزگشا
- 6. مدلهای زبانی مبتنی بر رمزگذار تنها
- 7. مدلهای زبانی مبتنی بر رمزگشا تنها
- 8. پیشپردازش متن برای مدلهای زبانی
- 9. توکنسازی و واژگانسازی
- 10. تعبیههای کلمه (Word Embeddings)
- 11. Word2Vec و GloVe
- 12. تعبیههای موقعیتی (Positional Embeddings)
- 13. آموزش مدلهای زبانی: اهداف پیشبینی
- 14. پیشبینی کلمه بعدی (Next Word Prediction)
- 15. پیشبینی کلمه پوشیده (Masked Language Modeling)
- 16. مجموعه دادههای بزرگ برای آموزش مدلهای زبانی
- 17. دادههای متنی فارسی برای مدلهای زبانی
- 18. تکنیکهای تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبانی
- 19. تنظیم دقیق برای وظایف پرسش و پاسخ
- 20. تنظیم دقیق برای خلاصهسازی متن
- 21. تنظیم دقیق برای تولید متن
- 22. تنظیم دقیق برای طبقهبندی متن
- 23. ارزیابی مدلهای زبانی: معیارهای استاندارد
- 24. Perplexity و BLEU Score
- 25. ROUGE Score برای خلاصهسازی
- 26. F1 Score و Accuracy برای طبقهبندی
- 27. معیارهای ارزیابی وظایف پرسش و پاسخ
- 28. معرفی دستیارهای هوشمند پرسش و پاسخ
- 29. معماری دستیارهای پرسش و پاسخ
- 30. سیستمهای مبتنی بر بازیابی اطلاعات
- 31. سیستمهای مبتنی بر تولید متن
- 32. ترکیب بازیابی و تولید در پرسش و پاسخ
- 33. مراحل طراحی یک دستیار پرسش و پاسخ
- 34. جمعآوری و آمادهسازی دادههای پرسش و پاسخ
- 35. استخراج پاسخ از متن (Extractive QA)
- 36. مدلهای مبتنی بر ترانسفورمر برای Extractive QA
- 37. مدلهای مبتنی بر شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 38. تولید پاسخ از متن (Generative QA)
- 39. مدلهای زبانی برای Generative QA
- 40. تکنیکهای تولید متن خلاقانه
- 41. مدیریت مکالمه در دستیارهای هوشمند
- 42. تشخیص قصد کاربر (Intent Recognition)
- 43. مدیریت حالت مکالمه (Dialogue State Tracking)
- 44. تولید پاسخ در مکالمه (Response Generation)
- 45. پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش (Knowledge-based QA)
- 46. پایگاههای دانش و گرافهای دانش
- 47. استفاده از پایگاههای دانش در QA
- 48. پرسش و پاسخ چندوجهی (Multimodal QA)
- 49. پردازش تصویر و متن در QA
- 50. مدلهای زبانی در دستیارهای صوتی
- 51. تشخیص گفتار و تولید گفتار
- 52. کاربرد مدلهای زبانی در دستیارهای فارسی
- 53. چالشهای پردازش زبان فارسی
- 54. مدلهای زبانی خاص برای زبان فارسی
- 55. تنظیم دقیق مدلهای زبانی عمومی برای فارسی
- 56. کاربرد در حوزههای عمومی
- 57. کاربرد در حوزه آموزش و پرورش
- 58. کاربرد در حوزه سلامت
- 59. کاربرد در حوزه خدمات مشتریان
- 60. کاربرد در حوزه تجارت الکترونیک
- 61. کاربرد در حوزه حقوق و قضا
- 62. کاربرد در حوزه گردشگری
- 63. کاربرد در حوزه اخبار و رسانه
- 64. کاربرد در حوزه پژوهش و دانشگاه
- 65. کاربرد در حوزه هوش مصنوعی و رباتیک
- 66. کاربرد در حوزه مالی و بانکی (با رعایت چارچوب شرعی)
- 67. کاربرد در حوزه بیمه (با رعایت چارچوب شرعی)
- 68. کاربرد در حوزه فرهنگ و هنر
- 69. مسائل اخلاقی در دستیارهای هوشمند
- 70. سوگیری در مدلهای زبانی
- 71. شفافیت و قابلیت توضیحپذیری مدلها
- 72. امنیت دادهها و حریم خصوصی کاربران
- 73. مسئولیتپذیری در قبال خروجی دستیار
- 74. چارچوبهای قانونی و مقرراتی در ایران
- 75. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
- 76. استانداردهای محتوای آموزشی
- 77. حفاظت از دادهها و حریم خصوصی
- 78. مسئولیت تولیدکنندگان محتوا
- 79. آینده مدلهای زبانی در دستیارهای هوشمند
- 80. مدلهای زبانی بسیار بزرگ (LLMs)
- 81. مدلهای زبانی مولد (Generative Models)
- 82. یادگیری تقویتی در دستیارهای هوشمند
- 83. شخصیسازی در دستیارهای پرسش و پاسخ
- 84. دستیارهای پرسش و پاسخ تعاملی
- 85. مدلهای زبانی برای درک عمیق زبان
- 86. تحلیل احساسات در متن
- 87. استخراج موجودیت نامدار (Named Entity Recognition)
- 88. ارتباط بین موجودیتها (Relation Extraction)
- 89. فهم معنایی و استنتاج در زبان
- 90. مدلهای زبانی و تفسیرپذیری
- 91. تکنیکهای تفسیرپذیری مدلهای زبانی
- 92. کاربرد تفسیرپذیری در دستیارهای QA
- 93. توسعه مدلهای زبانی کارآمد
- 94. فشردهسازی مدلها
- 95. کوانتیزاسیون مدلها
- 96. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 97. مدلهای زبانی سبک و قابل حمل
- 98. بهینهسازی برای دستگاههای محدود
- 99. چالشهای پیادهسازی در مقیاس بزرگ
- 100. مدیریت زیرساختهای ابری
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.