اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی fine-tuning مدلهای زبانی: دستیابی به سبکهای منحصر به فرد و تولید سوالات مرتبط با محتوای چندوجهی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره fine-tuning مدلهای زبانی: دستیابی به سبکهای منحصر به فرد و تولید سوالات مرتبط با محتوای چندوجهی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبههای خاص (مانند لحن، سبک)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ و کاربردهای آنها
- 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکههای عصبی
- 3. ساختار مدلهای ترنسفورمر
- 4. لایههای توجه و مکانیسمهای آن
- 5. پیشپردازش متن برای مدلهای زبانی
- 6. توکنیزاسیون و روشهای آن
- 7. مدلسازی زبان و وظایف آن
- 8. آموزش مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 9. مجموعهدادههای بزرگ و اهمیت آنها
- 10. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبانی
- 11. مبانی تنظیم دقیق مدلها
- 12. انواع رویکردهای تنظیم دقیق
- 13. تنظیم دقیق با استفاده از دادههای کم (Few-shot learning)
- 14. تنظیم دقیق با استفاده از دادههای صفر (Zero-shot learning)
- 15. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
- 16. تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
- 17. تنظیم دقیق برای تولید متن خبری
- 18. تنظیم دقیق برای تولید متن علمی
- 19. تنظیم دقیق برای خلاصهسازی متن
- 20. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
- 21. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به سوالات
- 22. تنظیم دقیق برای طبقهبندی متن
- 23. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 24. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
- 25. تنظیم دقیق برای درک مطلب
- 26. تنظیم دقیق برای تولید کد
- 27. تنظیم دقیق برای درک زبان طبیعی (NLU)
- 28. تنظیم دقیق برای تولید زبان طبیعی (NLG)
- 29. ارزیابی مدلهای زبانی تنظیم شده
- 30. معیارهای ارزیابی وظایف زبانی
- 31. معیارهای ارزیابی تولید متن
- 32. معیارهای ارزیابی درک مطلب
- 33. معیارهای ارزیابی ترجمه
- 34. معیارهای ارزیابی خلاصهسازی
- 35. معیارهای ارزیابی پاسخگویی به سوالات
- 36. معیارهای ارزیابی طبقهبندی
- 37. معیارهای ارزیابی تشخیص موجودیت نامگذاری شده
- 38. معیارهای ارزیابی تحلیل احساسات
- 39. معیارهای ارزیابی تولید کد
- 40. معیارهای ارزیابی درک زبان طبیعی
- 41. معیارهای ارزیابی تولید زبان طبیعی
- 42. مدیریت و آمادهسازی دادههای تنظیم دقیق
- 43. اهمیت کیفیت داده در تنظیم دقیق
- 44. روشهای جمعآوری دادههای تنظیم دقیق
- 45. پاکسازی و پیشپردازش دادههای تنظیم دقیق
- 46. برچسبگذاری دادهها برای تنظیم دقیق
- 47. تکنیکهای افزایش داده (Data Augmentation)
- 48. تنظیم دقیق مدلهای چندزبانه
- 49. چالشهای تنظیم دقیق مدلهای چندزبانه
- 50. کاربرد مدلهای زبانی در حوزههای مختلف
- 51. مدلهای زبانی در آموزش و پرورش
- 52. مدلهای زبانی در پژوهش و علم
- 53. مدلهای زبانی در صنعت و کسبوکار
- 54. مدلهای زبانی در حوزه سلامت
- 55. مدلهای زبانی در حوزه حقوق
- 56. مدلهای زبانی در حوزه فرهنگ و هنر
- 57. مدلهای زبانی در حوزه رسانه
- 58. مدلهای زبانی در حوزه خدمات مشتری
- 59. مدلهای زبانی در حوزه برنامهنویسی
- 60. مدلهای زبانی و تولید محتوای چندوجهی
- 61. محتوای چندوجهی چیست؟
- 62. ترکیب متن با تصاویر
- 63. ترکیب متن با صدا
- 64. ترکیب متن با ویدئو
- 65. تنظیم دقیق مدلها برای درک محتوای چندوجهی
- 66. مدلهای مولتیمودال (Multimodal Models)
- 67. معماریهای مولتیمودال
- 68. آموزش مدلهای مولتیمودال
- 69. تنظیم دقیق مدلهای مولتیمودال
- 70. کاربرد مدلهای مولتیمودال در تولید محتوا
- 71. تولید تصاویر با توضیحات متنی
- 72. تولید توضیحات متنی برای تصاویر
- 73. تولید زیرنویس برای ویدئوها
- 74. تولید موسیقی با توصیفات متنی
- 75. تولید روایت صوتی برای محتوای بصری
- 76. مدلهای زبانی و سوالات مرتبط با محتوای چندوجهی
- 77. طراحی سوالات دقیق از محتوای متنی
- 78. طراحی سوالات دقیق از محتوای تصویری
- 79. طراحی سوالات دقیق از محتوای صوتی
- 80. طراحی سوالات دقیق از محتوای ویدئویی
- 81. ترکیب سوالات چندوجهی
- 82. روشهای تولید سوالات مرتبط با محتوای چندوجهی
- 83. ارزیابی کیفیت سوالات تولید شده
- 84. چالشهای تولید سوالات مرتبط با محتوای چندوجهی
- 85. ملاحظات اخلاقی در تنظیم دقیق مدلهای زبانی
- 86. سوگیری در مدلهای زبانی
- 87. کاهش سوگیری در مدلهای زبانی
- 88. شفافیت و قابلیت تفسیر مدلها
- 89. امنیت و حریم خصوصی در مدلهای زبانی
- 90. مسئولیتپذیری در استفاده از مدلهای زبانی
- 91. آینده تنظیم دقیق مدلهای زبانی
- 92. پیشرفتهای آتی در معماری مدلها
- 93. نقش هوش مصنوعی عمومی (AGI)
- 94. تاثیر مدلهای زبانی بر جامعه
- 95. توسعه مدلهای زبانی با تمرکز بر نیازهای داخلی
- 96. تنظیم دقیق برای زبان فارسی و گویشهای آن
- 97. مدلهای زبانی و تولید محتوای بومی
- 98. کاربرد مدلهای زبانی در نظام آموزشی کشور
- 99. مدلهای زبانی در توسعه اقتصاد دانشبنیان
- 100. نظارت و ارزیابی مدلهای زبانی در ایران
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.