اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی پیشبرد عملکرد مدلهای زبانی با یادگیری انتقالی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره پیشبرد عملکرد مدلهای زبانی با یادگیری انتقالی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر یادگیری انتقالی در مدلهای زبانی
- 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
- 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
- 4. شبکههای عصبی مصنوعی
- 5. معماریهای عمیق یادگیری
- 6. مبانی پردازش زبان طبیعی
- 7. مدلهای زبانی سنتی (N-gram)
- 8. نمایش واژگان: Bag-of-Words و TF-IDF
- 9. تضمین واژگان و Embeddings
- 10. Word2Vec و GloVe
- 11. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 12. شبکههای حافظه کوتاهمدت طولانی (LSTM)
- 13. شبکههای حافظه کوتاهمدت (GRU)
- 14. مدلهای ترنسفورمر: معماری و اصول
- 15. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 16. ترنسفورمرهای چندسر (Multi-Head Attention)
- 17. رمزگذار-رمزگشا در ترنسفورمرها
- 18. پیشبینی واژه بعدی با مدلهای زبانی
- 19. یادگیری انتقالی: اصول و مفاهیم
- 20. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای از پیش آموزش دیده
- 21. انتقال دانش بین وظایف زبانی
- 22. انتقال دانش بین زبانها
- 23. معماریهای مدلهای زبانی بزرگ (LLM)
- 24. BERT: معماری و کاربردها
- 25. GPT: معماری و کاربردها
- 26. RoBERTa، XLNet و سایر مدلهای پیشرفته
- 27. کاربرد یادگیری انتقالی در طبقهبندی متن
- 28. کاربرد یادگیری انتقالی در تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 29. کاربرد یادگیری انتقالی در ترجمه ماشینی
- 30. کاربرد یادگیری انتقالی در خلاصهسازی متن
- 31. کاربرد یادگیری انتقالی در پاسخ به پرسش
- 32. کاربرد یادگیری انتقالی در تولید متن
- 33. کاربرد یادگیری انتقالی در تحلیل احساسات
- 34. کاربرد یادگیری انتقالی در تشخیص گفتار
- 35. کاربرد یادگیری انتقالی در تولید گفتار
- 36. تنظیم دقیق مدلها برای وظایف خاص
- 37. انتخاب معماری مناسب برای یادگیری انتقالی
- 38. انتخاب مدل از پیش آموزش دیده مناسب
- 39. بهینهسازی فرآیند تنظیم دقیق
- 40. استفاده از دادههای برچسبگذاری شده برای تنظیم دقیق
- 41. تنظیم دقیق با دادههای کم (Few-shot learning)
- 42. تنظیم دقیق با دادههای بسیار کم (Zero-shot learning)
- 43. روشهای تنظیم دقیق پارامترها
- 44. تنظیم دقیق با استفاده از روشهای انتقال دانش
- 45. یادگیری فعال (Active Learning) در تنظیم دقیق
- 46. تنظیم دقیق مدلهای زبانی برای زبان فارسی
- 47. چالشهای یادگیری انتقالی برای زبانهای کممنبع
- 48. روشهای ارزیابی مدلهای زبانی
- 49. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
- 50. ارزیابی کیفی تولید متن
- 51. ارزیابی کمی تولید متن
- 52. کاربرد مدلهای زبانی در سیستمهای توصیهگر
- 53. کاربرد مدلهای زبانی در کشف دانش
- 54. کاربرد مدلهای زبانی در تجزیه و تحلیل شبکههای اجتماعی
- 55. کاربرد مدلهای زبانی در رباتهای گفتگو (Chatbots)
- 56. کاربرد مدلهای زبانی در دستیارهای مجازی
- 57. کاربرد مدلهای زبانی در آموزش زبان
- 58. کاربرد مدلهای زبانی در تولید محتوای آموزشی
- 59. اخلاق در مدلهای زبانی و یادگیری انتقالی
- 60. سوگیری در مدلهای زبانی و راههای مقابله
- 61. شفافیت و قابلیت تفسیر مدلهای زبانی
- 62. مسئولیتپذیری در توسعه و استفاده از مدلهای زبانی
- 63. مطالعات موردی در یادگیری انتقالی مدلهای زبانی
- 64. پیادهسازی عملی یادگیری انتقالی با فریمورکها
- 65. TensorFlow و Keras برای یادگیری انتقالی
- 66. PyTorch برای یادگیری انتقالی
- 67. کتابخانههای Hugging Face Transformers
- 68. آمادهسازی دادهها برای تنظیم دقیق
- 69. پیشپردازش متن برای مدلهای زبانی
- 70. Tokenization و Encoding
- 71. مدیریت حافظه و منابع در آموزش مدلهای بزرگ
- 72. تکنیکهای کاهش ابعاد در نمایش واژگان
- 73. روشهای Regularization برای جلوگیری از Overfitting
- 74. بهینهسازی معماری مدل برای وظایف خاص
- 75. تکنیکهای Ensemble برای بهبود عملکرد
- 76. کاربرد یادگیری انتقالی در درک مطلب
- 77. کاربرد یادگیری انتقالی در تولید پاسخهای خلاقانه
- 78. کاربرد یادگیری انتقالی در کشف الگوهای پنهان در متن
- 79. کاربرد یادگیری انتقالی در تشخیص اطلاعات غلط (Fake News Detection)
- 80. کاربرد یادگیری انتقالی در تجزیه و تحلیل حقوقی متون
- 81. کاربرد یادگیری انتقالی در حوزه سلامت و پزشکی
- 82. کاربرد یادگیری انتقالی در صنعت مالی
- 83. کاربرد یادگیری انتقالی در حوزه آموزش عالی
- 84. آینده یادگیری انتقالی در مدلهای زبانی
- 85. روندهای جدید در معماریهای مدلهای زبانی
- 86. پیشرفتها در روشهای تنظیم دقیق
- 87. چشماندازهای تحقیقاتی آینده
- 88. استانداردهای توسعه مدلهای زبانی اخلاقی
- 89. نقش مدلهای زبانی در هوشمندسازی جامعه
- 90. توسعه مدلهای زبانی بومی و متناسب با فرهنگ ایران
- 91. کاربرد یادگیری انتقالی در بهبود کیفیت ترجمه ماشینی فارسی
- 92. توسعه مدلهای زبانی برای تحلیل متون تاریخی فارسی
- 93. کاربرد یادگیری انتقالی در تولید محتوای آموزشی به زبان فارسی
- 94. نظارت و ارزیابی مداوم عملکرد مدلهای زبانی
- 95. اهمیت دادههای با کیفیت در یادگیری انتقالی
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.