اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی معماری ترنسفورمر: ستون فقرات LLMها

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 معماری ترنسفورمر: ستون فقرات LLMها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) - مفاهیم و اصول**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر
  • 2. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 3. محدودیت‌های RNN در پردازش دنباله‌ها
  • 4. معرفی مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 5. انواع مکانیزم توجه: Additive و Multiplicative
  • 6. توجه خودی (Self-Attention) چیست؟
  • 7. مزایای توجه خودی نسبت بر RNN
  • 8. ساختار کلی مدل ترنسفورمر
  • 9. لایه ورودی و جاسازی (Embedding)
  • 10. جاسازی موقعیتی (Positional Encoding)
  • 11. ضرورت جاسازی موقعیتی
  • 12. لایه رمزگذار (Encoder Layer)
  • 13. لایه رمزگشا (Decoder Layer)
  • 14. مکانیزم توجه چندسر (Multi-Head Attention)
  • 15. عملکرد Multi-Head Attention
  • 16. لایه پیشخور (Feed-Forward Network)
  • 17. اتصالات باقی‌مانده (Residual Connections)
  • 18. نرمال‌سازی لایه (Layer Normalization)
  • 19. جزئیات معماری رمزگذار
  • 20. جزئیات معماری رمزگشا
  • 21. تفاوت رمزگذار و رمزگشا
  • 22. آموزش مدل ترنسفورمر
  • 23. توابع زیان (Loss Functions)
  • 24. بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 25. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 26. روش‌های منظم‌سازی (Regularization Techniques)
  • 27. کاربرد ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
  • 28. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 29. معرفی مدل BERT
  • 30. معماری BERT (Encoder-only)
  • 31. آموزش BERT: Masked Language Model (MLM)
  • 32. آموزش BERT: Next Sentence Prediction (NSP)
  • 33. کاربردهای BERT: طبقه‌بندی متن
  • 34. کاربردهای BERT: استخراج اطلاعات
  • 35. کاربرد BERT: پاسخ به پرسش
  • 36. معرفی مدل GPT
  • 37. معماری GPT (Decoder-only)
  • 38. آموزش GPT: پیش‌بینی کلمه بعدی
  • 39. کاربردهای GPT: تولید متن
  • 40. کاربردهای GPT: خلاصه‌سازی متن
  • 41. کاربردهای GPT: مکالمه
  • 42. معرفی مدل T5
  • 43. معماری T5 (Encoder-Decoder)
  • 44. آموزش T5: رویکرد Text-to-Text
  • 45. کاربردهای T5: ترجمه، خلاصه‌سازی، پرسش و پاسخ
  • 46. معماری‌های پیشرفته‌تر ترنسفورمر
  • 47. Reformer: کارایی بالا با حافظه کمتر
  • 48. Linformer: کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 49. Performer: تقریبی از مکانیزم توجه
  • 50. BigBird: توجه پراکنده (Sparse Attention)
  • 51. Longformer: پردازش متن‌های طولانی
  • 52. Transformer-XL: حافظه بلندمدت
  • 53. مدل‌های مولد مبتنی بر ترنسفورمر
  • 54. VAEها و ترنسفورمر
  • 55. GANها و ترنسفورمر
  • 56. ملاحظات اخلاقی در LLMها
  • 57. سوگیری در داده‌های آموزشی
  • 58. روش‌های کاهش سوگیری
  • 59. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 60. امنیت و حریم خصوصی در LLMها
  • 61. کاربرد ترنسفورمر در پردازش تصویر (Vision Transformers)
  • 62. معماری ViT
  • 63. کاربردهای ViT
  • 64. ترنسفورمر در پردازش صوت
  • 65. کاربرد ترنسفورمر در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. مقایسه ترنسفورمر با شبکه‌های دیگر
  • 67. محدودیت‌های ترنسفورمر
  • 68. آینده معماری ترنسفورمر
  • 69. ترنسفورمرهای ترکیبی (Hybrid Transformers)
  • 70. مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
  • 71. بهینه‌سازی ترنسفورمر برای سخت‌افزارهای خاص
  • 72. جنبه‌های فقهی و شرعی در پردازش اطلاعات
  • 73. ملاحظات شرعی در استفاده از داده‌های متنی
  • 74. حفظ حریم خصوصی و محرمانگی اطلاعات
  • 75. اصول اخلاقی در تولید و انتشار محتوا
  • 76. قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
  • 77. مسئولیت تولیدکننده محتوا در قبال محتوای تولیدی
  • 78. تطابق محتوای آموزشی با مبانی دینی و ملی
  • 79. چارچوب‌های شرعی در حوزه اقتصاد و بانکداری
  • 80. بانکداری بدون ربا در نظام اقتصادی
  • 81. عقود اسلامی و کاربرد آن‌ها
  • 82. مقررات ناظر بر رمزارزها از دیدگاه شرعی و قانونی
  • 83. اصول حقوقی در قراردادهای فناوری اطلاعات
  • 84. نکات حقوقی در استفاده از نرم‌افزارها و خدمات آنلاین
  • 85. مبانی حقوقی مسئولیت مدنی در فضای مجازی
  • 86. ملاحظات شرعی در حوزه روانشناسی و خانواده
  • 87. خانواده ایرانی-اسلامی و الگوهای رفتاری
  • 88. روابط بین فردی در چارچوب شرع
  • 89. اصول مشاوره و روان‌درمانی منطبق با مبانی دینی
  • 90. نکات حقوقی در حوزه روابط خانوادگی و ازدواج
  • 91. مبانی حقوقی در حوزه سلامت و پزشکی
  • 92. پروتکل‌های وزارت بهداشت و درمان
  • 93. پوشش اسلامی و الزامات شرعی در محیط کار
  • 94. ملاحظات شرعی در حوزه هنر و رسانه
  • 95. محدودیت‌های شرعی در تولید آثار هنری
  • 96. پوشش و حجاب در رسانه‌ها
  • 97. مبانی حقوقی حاکم بر صنعت سینما و تئاتر
  • 98. ارزیابی و نقد رویکردهای غربی در حوزه خانواده و روابط
  • 99. نقد فمینیسم رادیکال و پیامدهای آن
  • 100. اصول اخلاقی در برخورد با اقوام و نژادها
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: LLM NLP پردازش زبان طبیعی ترنسفورمر مدل های زبانی بزرگ معماری ترنسفورمر معماری شبکه عصبی هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.