اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری انتقالی در مدل‌های زبانی: از پایه تا پیشرفته

349,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 87,488 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 یادگیری انتقالی در مدل‌های زبانی: از پایه تا پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری انتقالی (Transfer Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری انتقالی در مدل های زبانی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع مدل های زبانی
  • 4. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 5. پیش‌پردازش داده ها برای مدل های زبانی
  • 6. توکن‌سازی و جاسازی کلمات
  • 7. آموزش مدل های زبانی از ابتدا
  • 8. معیارهای ارزیابی مدل های زبانی
  • 9. فرهنگ لغات و واژگان در مدل های زبانی
  • 10. مدیریت داده های بزرگ در آموزش مدل های زبانی
  • 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های از پیش آموزش دیده
  • 12. یادگیری انتقالی برای وظایف تولید متن
  • 13. یادگیری انتقالی برای وظایف درک مطلب
  • 14. یادگیری انتقالی برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 15. یادگیری انتقالی برای وظایف خلاصه سازی متن
  • 16. یادگیری انتقالی برای وظایف پاسخگویی به سوالات
  • 17. یادگیری انتقالی برای وظایف تحلیل احساسات
  • 18. یادگیری انتقالی برای وظایف تشخیص موجودیت نامدار
  • 19. یادگیری انتقالی برای وظایف طبقه بندی متن
  • 20. یادگیری انتقالی برای وظایف استخراج رابطه
  • 21. یادگیری انتقالی برای وظایف تولید کد
  • 22. یادگیری انتقالی برای وظایف پردازش زبان طبیعی فارسی
  • 23. چالش های یادگیری انتقالی در زبان فارسی
  • 24. روش های انتقال دانش بین زبان ها
  • 25. یادگیری چندزبانه با استفاده از یادگیری انتقالی
  • 26. مدل های زبانی بزرگ (LLMs) و یادگیری انتقالی
  • 27. معماری های پیشرفته ترنسفورمر
  • 28. مدل های مبتنی بر رمزگذار-رمزگشا
  • 29. مدل های مبتنی بر رمزگذار
  • 30. مدل های مبتنی بر رمزگشا
  • 31. مدل های زبانی مولد (Generative Language Models)
  • 32. مدل های زبانی تمایزدهنده (Discriminative Language Models)
  • 33. روش های تنظیم دقیق کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
  • 34. LoRA و روش های مشابه
  • 35. Adapter-based Fine-tuning
  • 36. Prompt Tuning و Prefix Tuning
  • 37. Few-shot Learning و Zero-shot Learning
  • 38. تکنیک های مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
  • 39. ارزیابی مدل های زبانی در سناریوهای دنیای واقعی
  • 40. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل های زبانی
  • 41. سوگیری در مدل های زبانی و راهکارهای مقابله
  • 42. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل های زبانی
  • 43. امنیت مدل های زبانی و حملات احتمالی
  • 44. حریم خصوصی داده ها در آموزش و استفاده از مدل های زبانی
  • 45. مقررات و چارچوب های قانونی مرتبط با مدل های زبانی در ایران
  • 46. کاربرد مدل های زبانی در آموزش مجازی
  • 47. کاربرد مدل های زبانی در خدمات دولتی
  • 48. کاربرد مدل های زبانی در حوزه سلامت
  • 49. کاربرد مدل های زبانی در حوزه مالی (مطابق مقررات)
  • 50. کاربرد مدل های زبانی در حوزه فرهنگ و هنر
  • 51. کاربرد مدل های زبانی در حوزه رسانه
  • 52. کاربرد مدل های زبانی در توسعه نرم افزار
  • 53. کاربرد مدل های زبانی در حوزه پژوهش
  • 54. یادگیری انتقالی در حوزه های تخصصی
  • 55. انتقال دانش بین دامنه های مختلف
  • 56. انتقال دانش با داده های کم
  • 57. روش های خودآموز (Self-supervised Learning) در یادگیری انتقالی
  • 58. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در یادگیری انتقالی
  • 59. یادگیری فعال (Active Learning) در یادگیری انتقالی
  • 60. یادگیری نیمه خودآموز (Semi-supervised Learning)
  • 61. یادگیری انتقالی برای وظایف بلندمدت
  • 62. یادگیری انتقالی برای وظایف بلادرنگ
  • 63. مدیریت دانش در مدل های زبانی
  • 64. بازنمایی دانش در مدل های زبانی
  • 65. استدلال در مدل های زبانی
  • 66. استدلال مبتنی بر علت و معلول
  • 67. استدلال قیاسی و استقرایی
  • 68. تولید متن خلاقانه با مدل های زبانی
  • 69. تولید شعر و داستان
  • 70. تولید محتوای آموزشی
  • 71. تولید پاسخ های هوشمندانه
  • 72. مدل های زبانی و فهم زبان شناختی
  • 73. ارتباط مدل های زبانی با علوم شناختی
  • 74. نقش مدل های زبانی در تحقیقات زبان شناسی
  • 75. مطالعه تکامل زبان با استفاده از مدل های زبانی
  • 76. تحلیل ساختارهای زبانی
  • 77. تحلیل معنایی و کاربردشناسی
  • 78. مدیریت حافظه در مدل های زبانی
  • 79. مدل های زبانی حافظه محور (Memory-Augmented Models)
  • 80. یادگیری انتقالی برای مدل های زبانی کوچک
  • 81. کوچک سازی مدل های زبانی (Model Compression)
  • 82. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 83. هرس کردن مدل (Model Pruning)
  • 84. کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 85. مدل های زبانی کارآمد برای دستگاه های لبه (Edge Devices)
  • 86. طراحی و پیاده سازی مدل های زبانی سفارشی
  • 87. ابزارها و فریمورک های محبوب (TensorFlow, PyTorch)
  • 88. محیط های توسعه و کتابخانه های تخصصی
  • 89. مدیریت چرخه عمر مدل های زبانی
  • 90. استقرار مدل های زبانی (Deployment)
  • 91. نظارت و نگهداری مدل ها
  • 92. بازآموزی و به روزرسانی مدل ها
  • 93. چالش های عملیاتی در مقیاس بزرگ
  • 94. مقایسه رویکردهای مختلف یادگیری انتقالی
  • 95. تحلیل تطبیقی روش ها و مدل ها
  • 96. انتخاب بهترین روش برای وظایف خاص
  • 97. آینده یادگیری انتقالی در مدل های زبانی
  • 98. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 99. چشم اندازهای کاربردی آینده
  • 100. نکات کلیدی و جمع بندی مباحث
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: ان‌ال‌پی پردازش زبان طبیعی ترانسفر لرنینگ شبکه‌های عصبی مدل‌های زبانی مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی ایران یادگیری انتقالی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.