اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ترنسفورمرها: زیربنای هوش مصنوعی مدرن

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 ترنسفورمرها: زیربنای هوش مصنوعی مدرن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 2. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین
  • 3. تاریخچه و تکامل شبکه‌های عصبی
  • 4. ساختار پایه یک نورون مصنوعی
  • 5. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 6. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward)
  • 7. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 8. بهینه‌سازها در شبکه‌های عصبی
  • 9. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 10. اعتبارسنجی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 12. معماری‌های رایج CNN (مانند LeNet, AlexNet)
  • 13. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 15. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 16. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 17. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 18. معرفی مدل‌های ترنسفورمر
  • 19. مفهوم توجه (Attention Mechanism)
  • 20. خود-توجهی (Self-Attention)
  • 21. مکانیزم توجه چند-سری (Multi-Head Attention)
  • 22. ساختار انکودر در ترنسفورمر
  • 23. ساختار دیکودر در ترنسفورمر
  • 24. ترنسفورمرهای فقط انکودر (مانند BERT)
  • 25. ترنسفورمرهای فقط دیکودر (مانند GPT)
  • 26. ترنسفورمرهای کامل (مانند T5)
  • 27. پیش‌پردازش داده برای مدل‌های ترنسفورمر
  • 28. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 29. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 30. جاسازی موقعیتی (Positional Embeddings)
  • 31. آموزش مدل‌های ترنسفورمر از ابتدا
  • 32. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 33. کاربرد ترنسفورمرها در ترجمه ماشینی
  • 34. ترنسفورمرها در خلاصه‌سازی متن
  • 35. ترنسفورمرها در تولید متن
  • 36. ترنسفورمرها در پاسخ به پرسش
  • 37. ترنسفورمرها در طبقه‌بندی متن
  • 38. ترنسفورمرها در تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 39. ترنسفورمرها در تحلیل احساسات
  • 40. ترنسفورمرها در مدل‌سازی زبان
  • 41. معماری‌های پیشرفته ترنسفورمر (مانند RoBERTa, XLNet)
  • 42. ترنسفورمرها در بینایی کامپیوتر (Vision Transformers)
  • 43. ترنسفورمرها در یادگیری تقویتی
  • 44. ترنسفورمرها در پردازش داده‌های سری زمانی
  • 45. ترنسفورمرها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 46. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های ترنسفورمر
  • 47. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
  • 48. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های ترنسفورمر
  • 49. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر برای استنتاج
  • 50. کوانتیزاسیون (Quantization) و هرس (Pruning) مدل‌ها
  • 51. استفاده از کتابخانه‌های رایج (مانند Hugging Face Transformers)
  • 52. پیاده‌سازی ترنسفورمر با PyTorch
  • 53. پیاده‌سازی ترنسفورمر با TensorFlow
  • 54. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 55. معماری‌های LLM مبتنی بر ترنسفورمر
  • 56. چالش‌های آموزش LLMs
  • 57. کاربردهای عملی LLMs
  • 58. ملاحظات امنیتی در استفاده از LLMs
  • 59. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 60. معیارهای ارزیابی در ترجمه ماشینی
  • 61. معیارهای ارزیابی در تولید متن
  • 62. معیارهای ارزیابی در پاسخ به پرسش
  • 63. روش‌های مقابله با تولید محتوای نامناسب
  • 64. کاربرد ترنسفورمرها در حوزه سلامت
  • 65. ترنسفورمرها در علوم زیستی
  • 66. ترنسفورمرها در شیمی محاسباتی
  • 67. ترنسفورمرها در تحلیل داده‌های مالی
  • 68. ترنسفورمرها در حقوق و قانون
  • 69. ترنسفورمرها در آموزش و پرورش
  • 70. ترنسفورمرها در هنر و خلاقیت
  • 71. ترنسفورمرها و آینده هوش مصنوعی
  • 72. روندهای تحقیقاتی جدید در زمینه ترنسفورمرها
  • 73. مقایسه ترنسفورمرها با معماری‌های دیگر
  • 74. محدودیت‌های فعلی مدل‌های ترنسفورمر
  • 75. معماری‌های ترکیبی (Hybrid Architectures)
  • 76. ترنسفورمرها در پردازش داده‌های چندوجهی
  • 77. پردازش زبان طبیعی با رویکرد اسلامی
  • 78. ترجمه متون دینی با استفاده از ترنسفورمرها
  • 79. تحلیل معنایی متون روایی
  • 80. تولید محتوای آموزشی اسلامی
  • 81. کاربرد هوش مصنوعی در علوم قرآنی
  • 82. تفسیر قرآن با کمک مدل‌های زبانی
  • 83. استخراج احکام شرعی از متون فقهی
  • 84. مدل‌های زبانی برای آموزش عقاید دینی
  • 85. تحلیل و بررسی فرقه‌های انحرافی (بدون ترویج)
  • 86. مفاهیم اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 87. مسئولیت‌پذیری در طراحی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 88. حریم خصوصی در عصر هوش مصنوعی
  • 89. امنیت سایبری و مدل‌های ترنسفورمر
  • 90. حفاظت از داده‌ها در سامانه‌های آموزشی
  • 91. مقررات و چارچوب‌های قانونی هوش مصنوعی در ایران
  • 92. استانداردهای ملی برای محتوای دیجیتال آموزشی
  • 93. پایش و ارزیابی انطباق محتوا با قوانین
  • 94. توسعه پایدار با رویکرد هوش مصنوعی
  • 95. نقش هوش مصنوعی در تحقق اهداف ملی
  • 96. کاربردهای نوآورانه ترنسفورمرها در صنعت
  • 97. مدل‌های زبانی برای بهبود فرآیندهای کسب‌وکار
  • 98. آینده شغلی مرتبط با ترنسفورمرها
  • 99. آموزش مداوم در حوزه هوش مصنوعی
  • 100. کارآفرینی در اکوسیستم هوش مصنوعی
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: AI NLP Transformer پردازش زبان طبیعی ترنسفورمر شبکه عصبی مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.