اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی بهینهسازی مدلهای زبانی بزرگ با یادگیری انتقالی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره بهینهسازی مدلهای زبانی بزرگ 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 بزرگ
- 2. مبانی یادگیری عمیق برای مدلهای زبانی
- 3. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
- 4. روشهای پیشآموزش مدلهای زبانی
- 5. تکنیکهای تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبانی
- 6. یادگیری انتقالی برای وظایف درک مطلب
- 7. یادگیری انتقالی برای وظایف تولید متن
- 8. یادگیری انتقالی برای ترجمه ماشینی
- 9. یادگیری انتقالی برای خلاصهسازی متن
- 10. یادگیری انتقالی برای پاسخ به سوالات
- 11. یادگیری انتقالی برای تحلیل احساسات
- 12. یادگیری انتقالی برای طبقهبندی متن
- 13. یادگیری انتقالی برای تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 14. یادگیری انتقالی برای برچسبگذاری اجزای کلام (POS Tagging)
- 15. یادگیری انتقالی برای مدلسازی موضوعی
- 16. یادگیری انتقالی برای تولید کد
- 17. یادگیری انتقالی برای وظایف چندزبانه
- 18. روشهای ارزیابی مدلهای زبانی
- 19. معیارهای ارزیابی درک مطلب
- 20. معیارهای ارزیابی تولید متن
- 21. معیارهای ارزیابی ترجمه ماشینی
- 22. معیارهای ارزیابی خلاصهسازی متن
- 23. معیارهای ارزیابی پاسخ به سوالات
- 24. معیارهای ارزیابی تحلیل احساسات
- 25. معیارهای ارزیابی طبقهبندی متن
- 26. معیارهای ارزیابی NER
- 27. معیارهای ارزیابی POS Tagging
- 28. معیارهای ارزیابی مدلسازی موضوعی
- 29. معیارهای ارزیابی تولید کد
- 30. معیارهای ارزیابی وظایف چندزبانه
- 31. مدلهای زبانی بزرگ مبتنی بر معماری ترنسفورمر
- 32. معماریهای پیشرفته ترنسفورمر
- 33. روشهای بهینهسازی معماری ترنسفورمر
- 34. تکنیکهای تنظیم دقیق کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
- 35. LoRA: تنظیم دقیق کمرتبه تطبیقی
- 36. Adapter-based Fine-tuning
- 37. Prompt Tuning و Prefix Tuning
- 38. Quantization Aware Training (QAT)
- 39. Knowledge Distillation برای مدلهای زبانی
- 40. Pruning و Sparsity در مدلهای زبانی
- 41. تکنیکهای کاهش ابعاد در مدلهای زبانی
- 42. مدیریت حافظه و محاسبات در مدلهای زبانی بزرگ
- 43. استفاده از سختافزارهای تخصصی (GPU, TPU)
- 44. موازیسازی داده و مدل
- 45. تکنیکهای موازیسازی Pipeline
- 46. بهینهسازی مصرف انرژی در آموزش مدلهای زبانی
- 47. روشهای انتقال دانش از مدلهای بزرگ به مدلهای کوچک
- 48. تکنیکهای Augmentation داده برای وظایف زبانی
- 49. تکنیکهای Augmentation مبتنی بر یادگیری انتقالی
- 50. Augmentation برای وظایف درک مطلب
- 51. Augmentation برای وظایف تولید متن
- 52. Augmentation برای ترجمه ماشینی
- 53. Augmentation برای خلاصهسازی متن
- 54. Augmentation برای پاسخ به سوالات
- 55. Augmentation برای تحلیل احساسات
- 56. Augmentation برای طبقهبندی متن
- 57. Augmentation برای NER
- 58. Augmentation برای POS Tagging
- 59. Augmentation برای مدلسازی موضوعی
- 60. Augmentation برای تولید کد
- 61. Augmentation برای وظایف چندزبانه
- 62. مدیریت سوگیری (Bias) در مدلهای زبانی
- 63. شناسایی و کاهش سوگیریهای جنسیتی
- 64. شناسایی و کاهش سوگیریهای نژادی
- 65. شناسایی و کاهش سوگیریهای فرهنگی
- 66. روشهای ارزیابی سوگیری در مدلهای زبانی
- 67. تکنیکهای Fair Representation Learning
- 68. مدلهای زبانی و مسئولیتپذیری
- 69. حریم خصوصی در استفاده از مدلهای زبانی
- 70. امنیت مدلهای زبانی در برابر حملات
- 71. تکنیکهای Robustness در مدلهای زبانی
- 72. روشهای Adversarial Training
- 73. Defensive Distillation
- 74. Transfer Learning برای زبان فارسی
- 75. چالشهای یادگیری انتقالی برای زبان فارسی
- 76. مدلهای زبانی از پیش آموزشدیده برای فارسی
- 77. تنظیم دقیق مدلهای زبانی برای فارسی
- 78. وظایف پردازش زبان طبیعی فارسی
- 79. کاربرد مدلهای زبانی در صنایع ایران
- 80. آموزش و پژوهش در حوزه مدلهای زبانی در ایران
- 81. استانداردهای اسلامی در توسعه مدلهای زبانی
- 82. راهنمای چارچوب اخلاقی برای مدلهای زبانی
- 83. تکنیکهای Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- 84. کاربرد RLHF در بهبود مدلهای زبانی
- 85. تنظیم دقیق با بازخورد انسانی برای وظایف فارسی
- 86. مدلهای زبانی مولد و کاربردهای حلال
- 87. اصول شرعی در تولید محتوای هوشمند
- 88. مدلهای زبانی اخلاقمدار
- 89. تکنیکهای Interpretability در مدلهای زبانی
- 90. روشهای Explainable AI (XAI) برای مدلهای زبانی
- 91. شناسایی دلایل تصمیمگیری مدلهای زبانی
- 92. کاربرد مدلهای زبانی در نظام سلامت
- 93. کاربرد مدلهای زبانی در نظام آموزشی
- 94. کاربرد مدلهای زبانی در نظام اداری
- 95. بهینهسازی مدلهای زبانی برای دستگاههای با منابع محدود
- 96. مدلهای زبانی کوچک و کارآمد
- 97. یادگیری انتقالی با دادههای کم (Few-shot Learning)
- 98. یادگیری انتقالی با دادههای بسیار کم (Zero-shot Learning)
- 99. مدلهای زبانی برای پردازش زبانهای اقلیت
- 100. چالشهای فرهنگی در مدلهای زبانی بینالمللی
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.