اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ترنسفورمرهای مولتی‌مدال (Multimodal Transformers)

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 ترنسفورمرهای مولتی‌مدال (Multimodal Transformers)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ترنسفورمرهای مولتی‌مدال
  • 2. معماری ترنسفورمر پایه
  • 3. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 4. توجه خودی (Self-Attention)
  • 5. توجه متقابل (Cross-Attention)
  • 6. رمزگذار و رمزگشا در ترنسفورمر
  • 7. جایگذاری واژگان (Word Embeddings)
  • 8. جایگذاری موقعیتی (Positional Embeddings)
  • 9. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 10. مبانی یادگیری عمیق
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 13. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 14. واحدهای بازگشتی گیت‌دار (GRU)
  • 15. داده‌های متنی و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 16. داده‌های تصویری و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 17. داده‌های صوتی و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 18. داده‌های ویدئویی و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 19. ترکیب داده‌های متنی و تصویری
  • 20. ترکیب داده‌های متنی و صوتی
  • 21. ترکیب داده‌های تصویری و صوتی
  • 22. ترکیب داده‌های متنی، تصویری و صوتی
  • 23. مدل‌های ترنسفورمر برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 24. مدل‌های ترنسفورمر برای بینایی کامپیوتر (CV)
  • 25. مدل‌های ترنسفورمر برای پردازش صوت
  • 26. مدل‌های ترنسفورمر برای پردازش ویدئو
  • 27. فهم زبان طبیعی (NLU)
  • 28. تولید زبان طبیعی (NLG)
  • 29. مدل‌های زبانی مولد
  • 30. مدل‌های تولید تصویر از متن
  • 31. مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 32. مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 33. مدل‌های پاسخ به پرسش
  • 34. مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 35. مدل‌های تشخیص اشیاء در تصویر
  • 36. مدل‌های تولید کپشن تصویر
  • 37. مدل‌های تشخیص چهره
  • 38. مدل‌های تشخیص احساسات در متن
  • 39. مدل‌های تولید گفتار از متن
  • 40. مدل‌های تشخیص گفتار از متن
  • 41. مدل‌های تحلیل ویدئو
  • 42. مدل‌های تشخیص رویداد در ویدئو
  • 43. مدل‌های استخراج اطلاعات از مولتی‌مدیا
  • 44. معماری‌های مولتی‌مدال پایه
  • 45. مدل‌های ترنسفورمر ادغامی (Fusion Transformers)
  • 46. مدل‌های ترنسفورمر مبتنی بر توجه متقابل
  • 47. مدل‌های ترنسفورمر مبتنی بر توجه مشترک
  • 48. مدل‌های ترنسفورمر مبتنی بر گیت (Gated Transformers)
  • 49. مدل‌های ترنسفورمر سلسله مراتبی (Hierarchical Transformers)
  • 50. مدل‌های ترنسفورمر چندوظیفه‌ای (Multi-task Transformers)
  • 51. مدل‌های ترنسفورمر خودنظارتی (Self-supervised Transformers)
  • 52. مدل‌های ترنسفورمر نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Transformers)
  • 53. مدل‌های ترنسفورمر بدون نظارت (Unsupervised Transformers)
  • 54. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مدل‌های مولتی‌مدال
  • 55. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های مولتی‌مدال
  • 56. بهینه‌سازی مدل‌های مولتی‌مدال
  • 57. ارزیابی مدل‌های مولتی‌مدال
  • 58. معیارهای ارزیابی مدل‌های مولتی‌مدال
  • 59. کاربردهای ترنسفورمرهای مولتی‌مدال در صنعت
  • 60. کاربردهای پزشکی و سلامت
  • 61. کاربردهای آموزشی و یادگیری
  • 62. کاربردهای رسانه و سرگرمی
  • 63. کاربردهای رباتیک و هوش مصنوعی
  • 64. کاربردهای امنیتی و نظارتی
  • 65. کاربردهای تجارت الکترونیک
  • 66. کاربردهای تحلیل رفتار کاربر
  • 67. کاربردهای تعامل انسان و کامپیوتر
  • 68. داده‌های نامتوازن در مدل‌های مولتی‌مدال
  • 69. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های مولتی‌مدال
  • 70. اخلاق در مدل‌های مولتی‌مدال
  • 71. حریم خصوصی در مدل‌های مولتی‌مدال
  • 72. سوگیری (Bias) در مدل‌های مولتی‌مدال
  • 73. روش‌های کاهش سوگیری
  • 74. چالش‌های مدل‌های مولتی‌مدال
  • 75. آینده ترنسفورمرهای مولتی‌مدال
  • 76. تحقیقات اخیر در حوزه مولتی‌مدال
  • 77. مدل‌های مولتی‌مدال سبک (Lightweight Multimodal Models)
  • 78. مدل‌های مولتی‌مدال با مصرف انرژی کم
  • 79. مدل‌های مولتی‌مدال توزیع شده
  • 80. مدل‌های مولتی‌مدال بر روی دستگاه (On-device Multimodal Models)
  • 81. مدل‌های مولتی‌مدال برای داده‌های حجیم
  • 82. مدل‌های مولتی‌مدال در زمان واقعی (Real-time Multimodal Models)
  • 83. مدل‌های مولتی‌مدال مبتنی بر گراف (Graph-based Multimodal Models)
  • 84. مدل‌های مولتی‌مدال برای داده‌های پراکنده (Sparse Data)
  • 85. مدل‌های مولتی‌مدال برای داده‌های نویزی (Noisy Data)
  • 86. مدل‌های مولتی‌مدال با قابلیت استدلال
  • 87. مدل‌های مولتی‌مدال برای یادگیری تقویتی
  • 88. مبانی یادگیری ماشین
  • 89. مبانی آمار و احتمالات
  • 90. مبانی جبر خطی
  • 91. مبانی بهینه‌سازی
  • 92. پیاده‌سازی مدل‌های مولتی‌مدال با PyTorch
  • 93. پیاده‌سازی مدل‌های مولتی‌مدال با TensorFlow
  • 94. کار با کتابخانه‌های تخصصی مولتی‌مدال
  • 95. پروژه‌های عملی با ترنسفورمرهای مولتی‌مدال
  • 96. نکات پیشرفته در معماری ترنسفورمر
  • 97. آخرین دستاوردهای تحقیقاتی در زمینه ترنسفورمرهای مولتی‌مدال
  • 98. مباحث تخصصی در پردازش مولتی‌مدیا
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: بینایی ماشین پردازش زبان طبیعی ترنسفورمر شبکه‌های عصبی مدل‌های زبانی بزرگ مدل‌های مولتی‌مدال هوش مصنوعی هوش مصنوعی کاربردی هوش مصنوعی مولتی‌مدال یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.