اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی کاربرد هرس در مدلهای زبانی برای برنامههای بلادرنگ (Real-time Applications)
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کاربرد هرس در مدلهای زبانی برای برنامههای بلادرنگ (Real-time Applications)
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Model Pruning
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبانی و کاربرد آنها
- 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
- 3. ساختار زبان و مدلسازی آماری
- 4. مدلهای زبانی آماری ساده (N-gram)
- 5. محدودیتهای مدلهای N-gram
- 6. مقدمهای بر یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
- 7. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 8. شبکههای حافظه طولانی کوتاهمدت (LSTM)
- 9. شبکههای حافظه کوتاه-مدت (GRU)
- 10. کاربرد شبکههای عصبی در مدلهای زبانی
- 11. مفهوم تعبیه کلمات (Word Embeddings)
- 12. تکنیکهای تعبیه کلمات (Word2Vec, GloVe)
- 13. یادگیری نمایشهای متنی (Contextual Embeddings)
- 14. مدلهای ترنسفورمر (Transformer Models)
- 15. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 16. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
- 17. مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 18. معماری GPT و مدلهای مشابه
- 19. مدلهای BERT و رویکردهای مبتنی بر رمزگذار
- 20. کاربرد مدلهای زبانی در درک مطلب
- 21. مدلهای زبانی برای تولید متن
- 22. تولید متن خلاقانه و داستانی
- 23. مدلهای زبانی برای خلاصهسازی متن
- 24. خلاصهسازی انتزاعی و استخراجی
- 25. مدلهای زبانی برای ترجمه ماشینی
- 26. معماریهای مدرن ترجمه ماشینی
- 27. کاربرد مدلهای زبانی در پاسخ به پرسش
- 28. سیستمهای پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش
- 29. مدلهای زبانی برای تحلیل احساسات
- 30. تحلیل احساسات در متن و شبکههای اجتماعی
- 31. مدلهای زبانی برای طبقهبندی متن
- 32. کاربرد در تشخیص اسپم و موضوعبندی
- 33. مدلهای زبانی برای تشخیص موجودیت نامدار (NER)
- 34. تشخیص نام افراد، مکانها و سازمانها
- 35. مدلهای زبانی برای برچسبگذاری اجزای کلام (POS Tagging)
- 36. شناسایی نقش دستوری کلمات
- 37. مدلهای زبانی برای تشخیص روابط معنایی
- 38. شناسایی روابط بین موجودیتها
- 39. مفهوم بلادرنگ (Real-time) در پردازش زبان
- 40. چالشهای پردازش زبان در زمان واقعی
- 41. معماریهای مدلهای زبانی برای کاربردهای بلادرنگ
- 42. بهینهسازی مدلها برای سرعت
- 43. تکنیکهای کوانتیزاسیون مدل
- 44. هَرَس (Pruning) در مدلهای زبانی
- 45. انواع هرس (ساختاری و غیرساختاری)
- 46. تکنیکهای کاهش ابعاد مدل
- 47. هَرَس مبتنی بر اهمیت نورونها
- 48. هَرَس مبتنی بر وزنها
- 49. بازآموزی (Fine-tuning) پس از هرس
- 50. ارزیابی مدلهای هرس شده
- 51. کاربرد هرس در مدلهای ترنسفورمر
- 52. هَرَس لایههای توجه
- 53. هَرَس لایههای فیدفوروارد
- 54. هَرَس در مکانیزمهای تعبیه
- 55. مدلهای زبانی کوچکتر و کارآمدتر
- 56. معرفی مدلهای زبانی سبک
- 57. تکنیکهای تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 58. مدل معلم و مدل دانشآموز
- 59. پیادهسازی تقطیر دانش
- 60. کاربرد تقطیر دانش در مدلهای بلادرنگ
- 61. مدلهای زبانی برای پردازش گفتار بلادرنگ
- 62. تشخیص گفتار و تولید گفتار
- 63. ادغام مدلهای زبانی و پردازش گفتار
- 64. مدلهای زبانی برای سیستمهای چتبات بلادرنگ
- 65. طراحی مکالمه و مدیریت وضعیت
- 66. مدلهای زبانی برای توصیهگرهای بلادرنگ
- 67. توصیهگرهای محتوا و محصول
- 68. مدلهای زبانی برای تجزیه و تحلیل دادههای جریانی
- 69. پردازش مداوم دادههای متنی
- 70. مدلهای زبانی برای سیستمهای هوشمند بلادرنگ
- 71. کاربرد در رباتیک و اتوماسیون
- 72. مدلهای زبانی برای کاربردهای امنیتی بلادرنگ
- 73. تشخیص ناهنجاری و تهدیدات سایبری
- 74. ملاحظات اخلاقی در مدلهای زبانی بلادرنگ
- 75. حریم خصوصی و سوگیری در دادهها
- 76. استانداردهای فنی برای پیادهسازی بلادرنگ
- 77. زیرساختهای محاسباتی و شبکهای
- 78. ابزارها و فریمورکهای توسعه بلادرنگ
- 79. TensorFlow Lite و PyTorch Mobile
- 80. بهینهسازی برای دستگاههای لبه (Edge Devices)
- 81. کاربرد مدلهای زبانی در تحلیل اخبار بلادرنگ
- 82. پیشبینی روندها و پوشش رویدادها
- 83. مدلهای زبانی برای پشتیبانی مشتری بلادرنگ
- 84. پاسخگویی خودکار به سوالات متداول
- 85. مدلهای زبانی برای تحلیل شبکههای اجتماعی بلادرنگ
- 86. رصد افکار عمومی و واکنشها
- 87. مدلهای زبانی برای ابزارهای آموزشی بلادرنگ
- 88. بازخورد فوری به زبانآموزان
- 89. مدلهای زبانی برای سیستمهای ناوبری بلادرنگ
- 90. پردازش دستورات زبانی طبیعی
- 91. مدلهای زبانی برای رباتهای همکار بلادرنگ
- 92. تعامل طبیعی با انسان
- 93. مدلهای زبانی برای سیستمهای تشخیص پزشکی بلادرنگ
- 94. تحلیل اولیه گزارشها و علائم
- 95. آینده مدلهای زبانی در کاربردهای بلادرنگ
- 96. روندهای نوظهور و تحقیقات آتی
- 97. پروژههای عملی و مطالعات موردی
- 98. پیادهسازی یک سیستم ساده بلادرنگ
- 99. ارزیابی نهایی و جمعبندی
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.