اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی طراحی و پیادهسازی لایههای آداپتور برای وظایف خاص در مدلهای زبانی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره طراحی و پیادهسازی لایههای آداپتور برای وظایف خاص در مدلهای زبانی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Adapter Layers
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی مدلهای زبانی بزرگ
- 2. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
- 3. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
- 4. نحوه عملکرد مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 5. انواع مکانیزمهای توجه
- 6. آموزش پیشفرض مدلهای زبانی
- 7. کاربرد مدلهای زبانی در وظایف مختلف
- 8. معرفی لایههای آداپتور (Adapter Layers)
- 9. چرا به لایههای آداپتور نیاز داریم؟
- 10. مزایای استفاده از لایههای آداپتور
- 11. مقایسه لایههای آداپتور با Fine-tuning کامل
- 12. انواع معماریهای لایههای آداپتور
- 13. آداپتورهای خطی (Linear Adapters)
- 14. آداپتورهای غیرخطی (Non-linear Adapters)
- 15. آداپتورهای هوک شده (Pfeiffer Adapters)
- 16. آداپتورهای موازی (Parallel Adapters)
- 17. آداپتورهای سری (Sequential Adapters)
- 18. آداپتورهای متنی (Contextual Adapters)
- 19. آداپتورهای افزایشی (Addictive Adapters)
- 20. آداپتورهای ضربی (Multiplicative Adapters)
- 21. طراحی لایههای آداپتور برای وظایف خاص
- 22. انتخاب ابعاد لایههای آداپتور
- 23. تنظیم پارامترهای لایههای آداپتور
- 24. ادغام لایههای آداپتور در مدل اصلی
- 25. پیادهسازی لایههای آداپتور با PyTorch
- 26. پیادهسازی لایههای آداپتور با TensorFlow
- 27. استفاده از کتابخانههای مرتبط (Hugging Face)
- 28. آمادهسازی دادهها برای وظایف خاص
- 29. برچسبگذاری دادهها برای وظایف خاص
- 30. پیشپردازش متن و توکنسازی
- 31. استفاده از توکنسازهای مناسب (Tokenizer)
- 32. تقسیم دادهها به مجموعههای آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
- 33. تنظیمات هایپرپارامترها برای آموزش آداپتورها
- 34. نرخ یادگیری (Learning Rate)
- 35. اندازه بچ (Batch Size)
- 36. تعداد اپوکها (Epochs)
- 37. تنظیمات بهینهساز (Optimizer)
- 38. تنظیمات تابع زیان (Loss Function)
- 39. متریکهای ارزیابی مدل
- 40. دقت (Accuracy)
- 41. امتیاز F1 (F1 Score)
- 42. امتیاز PRECISION و RECALL
- 43. ارزیابی مدل بر روی دادههای آزمون
- 44. وظیفه طبقهبندی متن (Text Classification)
- 45. آموزش آداپتور برای طبقهبندی احساسات
- 46. آموزش آداپتور برای تشخیص موضوع
- 47. آموزش آداپتور برای تشخیص اسپم
- 48. وظیفه پاسخ به سوال (Question Answering)
- 49. آموزش آداپتور برای استخراج پاسخ
- 50. آموزش آداپتور برای تولید پاسخ
- 51. وظیفه خلاصهسازی متن (Text Summarization)
- 52. آموزش آداپتور برای خلاصهسازی استخراجی
- 53. آموزش آداپتور برای خلاصهسازی انتزاعی
- 54. وظیفه ترجمه ماشینی (Machine Translation)
- 55. آموزش آداپتور برای ترجمه زبانهای خاص
- 56. وظیفه تولید متن (Text Generation)
- 57. آموزش آداپتور برای تکمیل متن
- 58. آموزش آداپتور برای تولید داستان
- 59. آموزش آداپتور برای تولید شعر
- 60. وظیفه تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 61. آموزش آداپتور برای تشخیص نام اشخاص
- 62. آموزش آداپتور برای تشخیص نام مکانها
- 63. آموزش آداپتور برای تشخیص نام سازمانها
- 64. وظیفه تحلیل معنایی (Semantic Analysis)
- 65. آموزش آداپتور برای تشخیص شباهت معنایی
- 66. آموزش آداپتور برای تشخیص عدم تشابه معنایی
- 67. آموزش آداپتور برای تشخیص رابطه معنایی
- 68. وظیفه تولید توضیحات تصویر (Image Captioning)
- 69. آموزش آداپتور برای تولید توضیحات فارسی
- 70. وظیفه سنجش میزان ابهام معنایی (Word Sense Disambiguation)
- 71. آموزش آداپتور برای تشخیص معنی کلمه در متن
- 72. وظیفه تشخیص کلمات کلیدی (Keyword Extraction)
- 73. آموزش آداپتور برای استخراج کلمات کلیدی
- 74. وظیفه تشخیص نقل قول (Quote Detection)
- 75. آموزش آداپتور برای تشخیص جملات نقل شده
- 76. وظیفه شناسایی ابیات (Poetry Identification)
- 77. آموزش آداپتور برای تشخیص ابیات فارسی
- 78. وظیفه تحلیل محتوای اسلامی (Islamic Content Analysis)
- 79. آموزش آداپتور برای دستهبندی احادیث
- 80. آموزش آداپتور برای تشخیص مفاهیم فقهی
- 81. آموزش آداپتور برای تحلیل متون دینی
- 82. وظیفه شناسایی الگوهای گفتمان (Discourse Pattern Recognition)
- 83. آموزش آداپتور برای تشخیص روابط بین جملات
- 84. وظیفه تولید محتوای آموزشی (Educational Content Generation)
- 85. آموزش آداپتور برای تولید سوالات تستی
- 86. آموزش آداپتور برای تولید تعاریف واژگان
- 87. وظیفه سنجش اعتبار منابع (Source Credibility Assessment)
- 88. آموزش آداپتور برای تشخیص منابع معتبر
- 89. وظیفه تحلیل اخبار (News Analysis)
- 90. آموزش آداپتور برای دستهبندی اخبار
- 91. وظیفه تحلیل نظرات کاربران (User Review Analysis)
- 92. آموزش آداپتور برای استخراج نکات مثبت و منفی
- 93. بهینهسازی عملکرد لایههای آداپتور
- 94. تکنیکهای تنظیم دقیق (Fine-tuning) آداپتورها
- 95. مقایسه با روشهای دیگر مانند LoRA
- 96. کاربرد لایههای آداپتور در مدلهای کوچکتر
- 97. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدلهای زبانی
- 98. حفظ حریم خصوصی کاربران
- 99. جلوگیری از تولید محتوای گمراهکننده
- 100. ارزیابی جامع مدلهای زبانی با آداپتور
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.