اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی مدلهای زبانی بزرگ مقیاسپذیر: طراحی و پیادهسازی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مدلهای زبانی بزرگ مقیاسپذیر: طراحی و پیادهسازی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: و غیره...
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمه ای بر مدل های زبانی بزرگ
- 2. مبانی یادگیری ماشین برای مدل های زبانی
- 3. آمار و احتمالات در پردازش زبان طبیعی
- 4. جبر خطی برای مدل های زبانی
- 5. مقدمه ای بر شبکه های عصبی
- 6. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
- 7. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
- 8. حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM)
- 9. شبکه های عصبی گیت دار بازگشتی (GRU)
- 10. مقدمه ای بر مدل های ترنسفورمر
- 11. معماری ترنسفورمر
- 12. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
- 13. توجه خودی (Self-Attention)
- 14. توجه چند سر (Multi-Head Attention)
- 15. کدگذار ترنسفورمر (Transformer Encoder)
- 16. رمزگشا ترنسفورمر (Transformer Decoder)
- 17. مدل های زبانی پیش آموزش دیده (Pre-trained Language Models)
- 18. BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
- 19. GPT: Generative Pre-trained Transformer
- 20. XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding
- 21. RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach
- 22. ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations
- 23. T5: Text-to-Text Transfer Transformer
- 24. BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation
- 25. مفاهیم اساسی پیش پردازش متن
- 26. توکنایزیشن (Tokenization)
- 27. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
- 28. ریشه یابی (Stemming) و لماتایزیشن (Lemmatization)
- 29. تعبیه کلمات (Word Embeddings)
- 30. Word2Vec
- 31. GloVe
- 32. FastText
- 33. تعبیه های مبتنی بر زمینه (Contextual Embeddings)
- 34. یادگیری نمایش های متنی (Learning Text Representations)
- 35. مدل سازی زبانی (Language Modeling)
- 36. تخمین احتمال کلمه بعدی
- 37. کاهش ابعاد در تعبیه ها
- 38. فشرده سازی مدل های زبانی
- 39. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 40. هرس کردن (Pruning)
- 41. کمی سازی (Quantization)
- 42. طراحی معماری مدل های زبانی مقیاس پذیر
- 43. افزایش مقیاس مدل ها
- 44. مدیریت حافظه و محاسبات
- 45. بهینه سازی های سخت افزاری
- 46. پردازش توزیع شده (Distributed Processing)
- 47. یادگیری توزیع شده (Distributed Training)
- 48. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
- 49. ارزیابی مدل های زبانی
- 50. معیارهای ارزیابی سنتی (Perplexity, BLEU, ROUGE)
- 51. ارزیابی وظایف خاص (QA, Summarization, Translation)
- 52. ملاحظات اخلاقی در مدل های زبانی
- 53. سوگیری در داده ها و مدل ها
- 54. تفسیرپذیری (Interpretability)
- 55. امنیت و حریم خصوصی
- 56. کاربردهای مدل های زبانی بزرگ
- 57. خلاصه سازی متن (Text Summarization)
- 58. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
- 59. پاسخ به سوال (Question Answering)
- 60. تولید متن (Text Generation)
- 61. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
- 62. شناسایی موجودیت های نامدار (Named Entity Recognition - NER)
- 63. پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت
- 64. پردازش زبان طبیعی در حوزه حقوق
- 65. کاربردهای مدل های زبانی در آموزش
- 66. مدل های زبانی برای تولید کد
- 67. مدل های زبانی برای ربات های گفتگو
- 68. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- 69. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
- 70. کاربرد یادگیری تقویتی در مدل های زبانی
- 71. تنظیم دقیق مدل ها برای وظایف خاص
- 72. تنظیم دقیق نظارت شده (Supervised Fine-tuning)
- 73. تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (RLHF - Reinforcement Learning from Human Feedback)
- 74. مراحل پیاده سازی مدل های زبانی بزرگ
- 75. جمع آوری و آماده سازی داده ها
- 76. انتخاب معماری مناسب
- 77. آموزش مدل پایه (Pre-training)
- 78. ارزیابی مدل پایه
- 79. تنظیم دقیق مدل (Fine-tuning)
- 80. ارزیابی نهایی مدل
- 81. ملاحظات پیاده سازی در مقیاس بزرگ
- 82. مدیریت داده های عظیم
- 83. زیرساخت های محاسباتی
- 84. بهینه سازی های زمان اجرا
- 85. تست و اشکال زدایی مدل ها
- 86. مستندسازی مدل ها و کدها
- 87. نگهداری و به روز رسانی مدل ها
- 88. چالش های آینده در مدل های زبانی بزرگ
- 89. افزایش هوشمندی و درک عمیق تر
- 90. مدیریت بهتر سوگیری ها
- 91. قابلیت اطمینان و استحکام مدل ها
- 92. تعامل انسان و مدل زبانی
- 93. مدل های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
- 94. مدل های زبانی با دانش خارجی (External Knowledge)
- 95. توسعه پایدار مدل های زبانی
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.