اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای گام به گام ساخت مدل‌های زبانی با ترنسفورمر

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 راهنمای گام به گام ساخت مدل‌های زبانی با ترنسفورمر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و یادگیری عمیق
  • 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر
  • 3. مفاهیم پایه ترنسفورمر: ورودی و خروجی
  • 4. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 5. توجه خودی (Self-Attention)
  • 6. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
  • 7. ساختار انکودر در ترنسفورمر
  • 8. ساختار دیکودر در ترنسفورمر
  • 9. لایه نرمال‌سازی (Layer Normalization)
  • 10. اتصال باقی‌مانده (Residual Connections)
  • 11. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 12. جاسازی موقعیت (Positional Embeddings)
  • 13. روش‌های مختلف جاسازی
  • 14. آموزش مدل‌های زبانی: اهداف و معیارها
  • 15. تابع زیان (Loss Function) در مدل‌های زبانی
  • 16. بهینه‌سازها (Optimizers) در یادگیری عمیق
  • 17. گرادیان کاهشی تصادفی (SGD)
  • 18. آدام (Adam Optimizer)
  • 19. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
  • 20. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 21. مجموعه داده‌های آموزشی برای مدل‌های زبانی
  • 22. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی متن
  • 23. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 24. ساخت واژگان (Vocabulary)
  • 25. مدل‌سازی زبان آماری
  • 26. مدل‌های زبانی مبتنی بر N-gram
  • 27. ارزیابی مدل‌های زبانی: Perplexity
  • 28. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در NLP
  • 29. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 30. کاربرد مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی
  • 31. مدل‌های ترنسفورمر برای ترجمه ماشینی
  • 32. معماری ترنسفورمر برای تولید متن
  • 33. تولید متن خلاقانه با ترنسفورمر
  • 34. خلاصه‌سازی متن با ترنسفورمر
  • 35. پاسخ به پرسش با ترنسفورمر
  • 36. دسته‌بندی متن با ترنسفورمر
  • 37. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 38. استخراج رابطه (Relation Extraction)
  • 39. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 40. مدل‌های زبانی کوچک و کارآمد
  • 41. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 42. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 43. کاهش ابعاد مدل (Model Pruning)
  • 44. پیاده‌سازی ترنسفورمر با PyTorch
  • 45. پیاده‌سازی ترنسفورمر با TensorFlow
  • 46. مقدمات کتابخانه Hugging Face Transformers
  • 47. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده Hugging Face
  • 48. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های Hugging Face
  • 49. آموزش مدل زبانی از ابتدا
  • 50. استفاده از GPU برای آموزش مدل
  • 51. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 52. اشکال‌زدایی (Debugging) مدل‌های ترنسفورمر
  • 53. ارزیابی نتایج و تحلیل خطاها
  • 54. تنظیمات پیشرفته مکانیزم توجه
  • 55. توجه محلی (Local Attention)
  • 56. توجه پراکنده (Sparse Attention)
  • 57. مدل‌های ترنسفورمر برای زبان فارسی
  • 58. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 59. داده‌های فارسی برای آموزش مدل‌های زبانی
  • 60. مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual Models)
  • 61. ترنسفورمرهای بزرگ (Large Language Models)
  • 62. معماری GPT و مدل‌های مشابه
  • 63. کاربرد LLM ها در تولید محتوا
  • 64. اخلاقیات در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 65. مسائل مربوط به سوگیری (Bias) در مدل‌ها
  • 66. حفظ حریم خصوصی در داده‌های متنی
  • 67. امنیت مدل‌های زبانی
  • 68. ملاحظات حقوقی و شرعی در تولید محتوا
  • 69. نکات فنی در بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 70. استفاده از تکنیک‌های Regularization
  • 71. مدیریت Overfitting و Underfitting
  • 72. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 73. معماری‌های ترنسفورمر پیشرفته
  • 74. ترنسفورمرهای خطی (Linear Transformers)
  • 75. ترنسفورمرهای مبتنی بر گراف (Graph Transformers)
  • 76. مدل‌های ترنسفورمر برای پردازش تصویر
  • 77. کاربرد ترنسفورمر در بینایی کامپیوتر
  • 78. مدل‌های Vision Transformer (ViT)
  • 79. ترنسفورمرهای ترکیبی (Hybrid Transformers)
  • 80. مدل‌های زبانی برای مکالمه
  • 81. طراحی چت‌بات‌های هوشمند
  • 82. تکنیک‌های تولید پاسخ‌های طبیعی
  • 83. مدل‌های زبانی برای موسیقی
  • 84. تولید موسیقی با استفاده از ترنسفورمر
  • 85. کاربرد در آهنگسازی و تنظیم
  • 86. مدل‌های زبانی برای کدنویسی
  • 87. تولید کد خودکار با ترنسفورمر
  • 88. کمک به توسعه‌دهندگان نرم‌افزار
  • 89. مدل‌های زبانی برای تحلیل متون تاریخی
  • 90. استفاده از ترنسفورمر در پژوهش‌های تاریخی
  • 91. شناسایی الگوها در متون قدیمی
  • 92. مدل‌های زبانی برای تحلیل متون فقهی
  • 93. پردازش و دسته‌بندی متون دینی
  • 94. کمک به پژوهشگران علوم دینی
  • 95. ملاحظات شرعی در پردازش متون دینی
  • 96. تکنیک‌های پیشرفته توکن‌سازی
  • 97. روش‌های Byte-Pair Encoding (BPE)
  • 98. روش‌های WordPiece
  • 99. روش‌های SentencePiece
  • 100. بهینه‌سازی مصرف حافظه در ترنسفورمرها
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: machine learning nlp transformer tutorial آموزش ترنسفورمر پردازش زبان طبیعی ساخت مدل زبانی شبکه عصبی ترنسفورمر مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.