اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربرد مدل‌های زبانی در دستیارهای هوشمند پرسش و پاسخ

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 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 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
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: پردازش زبان طبیعی پرسش و پاسخ تولید متن دستیارهای هوشمند سیستم‌های پرسش و پاسخ مدل‌های زبانی هوش مصنوعی هوش مصنوعی در ایران یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.