اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان استفاده از دانش عمومی

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 fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان استفاده از دانش عمومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری آن‌ها
  • 2. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 3. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 4. کاربرد تنظیم دقیق در حوزه‌های مختلف
  • 5. مفاهیم کلیدی در تنظیم دقیق: پارامترها، لایه‌ها، تابع هزینه
  • 6. تنظیم دقیق با نظارت (Supervised Fine-tuning)
  • 7. انتخاب مجموعه داده مناسب برای تنظیم دقیق
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها برای تنظیم دقیق
  • 9. متریک‌های ارزیابی مدل‌های زبانی تنظیم شده
  • 10. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
  • 11. تنظیم دقیق برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 12. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخگویی به سوال
  • 13. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 14. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 15. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های کم‌نظارت (Semi-supervised)
  • 16. یادگیری تقویتی برای تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 17. تنظیم دقیق با استفاده از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 18. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 19. سوگیری در مدل‌های زبانی و روش‌های کاهش آن
  • 20. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 21. تکنیک‌های تنظیم دقیق کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
  • 22. LoRA (Low-Rank Adaptation) برای تنظیم دقیق
  • 23. QLoRA (Quantized LoRA)
  • 24. Adapter-based Fine-tuning
  • 25. Prompt Tuning
  • 26. Prefix Tuning
  • 27. روش‌های تنظیم دقیق مبتنی بر حافظه (Memory-based)
  • 28. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی چندزبانه
  • 29. تنظیم دقیق برای زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
  • 30. استفاده از ابزارهای متن‌باز برای تنظیم دقیق
  • 31. Hugging Face Transformers برای تنظیم دقیق
  • 32. PyTorch و TensorFlow برای پیاده‌سازی تنظیم دقیق
  • 33. مدیریت منابع محاسباتی در تنظیم دقیق
  • 34. نظارت بر فرآیند آموزش مدل
  • 35. اشکال‌زدایی مدل‌های زبانی تنظیم شده
  • 36. ارزیابی جامع مدل‌های تنظیم شده
  • 37. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف تخصصی
  • 38. تنظیم دقیق در حوزه پزشکی و سلامت (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 39. تنظیم دقیق در حوزه حقوقی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 40. تنظیم دقیق در حوزه آموزش و پرورش (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 41. تنظیم دقیق در حوزه مالی و اقتصادی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 42. تنظیم دقیق برای درک مطلب در متون علمی
  • 43. تنظیم دقیق برای تولید محتوای خلاقانه (در چارچوب مجاز)
  • 44. تنظیم دقیق برای سیستم‌های توصیه‌گر (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 45. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 46. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 47. تنظیم دقیق برای برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
  • 48. تنظیم دقیق برای تشخیص روابط معنایی
  • 49. تنظیم دقیق برای تولید زبان طبیعی (NLG)
  • 50. تنظیم دقیق برای درک زبان طبیعی (NLU)
  • 51. تنظیم دقیق برای مکالمه‌گرهای هوشمند (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 52. تنظیم دقیق برای بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
  • 53. تنظیم دقیق برای فیلتر کردن محتوای نامناسب (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 54. تکنیک‌های جلوگیری از تولید محتوای مضر
  • 55. مدیریت دانش عمومی در مدل‌های زبانی
  • 56. تنظیم دقیق برای کنترل میزان استفاده از دانش عمومی
  • 57. آموزش مدل برای اولویت‌بندی دانش تخصصی
  • 58. کاهش اتکای مدل به دانش عمومی غیرضروری
  • 59. شناسایی و حذف دانش عمومی نامربوط
  • 60. تنظیم دقیق برای جلوگیری از هالوسینیشن (Hallucination)
  • 61. روش‌های اعتبارسنجی خروجی مدل
  • 62. تنظیم دقیق برای افزایش دقت و واقع‌گرایی خروجی
  • 63. کنترل بر سبک و لحن خروجی مدل
  • 64. تنظیم دقیق برای انطباق با سبک نوشتاری خاص
  • 65. تنظیم دقیق برای رعایت استانداردهای زبانی
  • 66. تنظیم دقیق برای جلوگیری از تولید اطلاعات نادرست
  • 67. مدیریت سوگیری‌های نهفته در دانش عمومی
  • 68. تنظیم دقیق برای تولید محتوای متوازن و بی‌طرف
  • 69. ارزیابی میزان استفاده از دانش عمومی در خروجی
  • 70. تکنیک‌های پرس‌وجو از مدل برای درک دانش آن
  • 71. تنظیم دقیق برای شفاف‌سازی فرآیند استدلال مدل
  • 72. استفاده از دانش خارجی در فرآیند تنظیم دقیق
  • 73. تکنیک‌های بازیابی دانش (Knowledge Retrieval)
  • 74. ترکیب تنظیم دقیق با بازیابی دانش
  • 75. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص در ایران
  • 76. تطبیق مدل‌ها با زبان فارسی معیار
  • 77. تنظیم دقیق برای درک و تولید متون اسلامی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 78. تنظیم دقیق برای تحلیل متون تاریخی ایران
  • 79. تنظیم دقیق برای سیستم‌های اطلاع‌رسانی دولتی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 80. تنظیم دقیق برای دستیارهای آموزشی مجازی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 81. تنظیم دقیق برای تولید محتوای فرهنگی ایرانی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 82. تنظیم دقیق برای تحلیل اخبار و رسانه‌ها (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 83. تنظیم دقیق برای پیش‌بینی روندها (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 84. تنظیم دقیق برای بهینه‌سازی فرآیندها در سازمان‌ها (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 85. تنظیم دقیق برای پشتیبانی از کاربران (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 86. تنظیم دقیق برای تحلیل داده‌های حجیم (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 87. تنظیم دقیق برای کشف الگوها در داده‌ها
  • 88. تنظیم دقیق برای پیش‌پردازش داده‌ها
  • 89. تنظیم دقیق برای استخراج ویژگی از داده‌ها
  • 90. تنظیم دقیق برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی
  • 91. تنظیم دقیق برای ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 92. تنظیم دقیق برای استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 93. تنظیم دقیق برای نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 94. آیندهٔ تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 95. روندهای نوظهور در تنظیم دقیق
  • 96. چالش‌های پیش رو در تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 97. نقش تنظیم دقیق در هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر
  • 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
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 تنظیم مدل فاین تیونینگ کنترل دانش مدل های زبانی هوش مصنوعی هوش مصنوعی در ایران یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.