اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی معماریها و الگوریتمهای آموزش توزیعشده برای مدلهای زبانی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره معماریها و الگوریتمهای آموزش توزیعشده برای مدلهای زبانی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: تکنیکهای بهینهسازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی یادگیری ماشین و شبکههای عصبی
- 2. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ
- 3. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
- 4. روشهای آموزش مدلهای زبانی
- 5. مفاهیم اساسی آموزش توزیعشده
- 6. مدلهای موازیسازی داده در آموزش توزیعشده
- 7. مدلهای موازیسازی مدل در آموزش توزیعشده
- 8. مدلهای موازیسازی تِنسور در آموزش توزیعشده
- 9. روشهای بهینهسازی در آموزش توزیعشده
- 10. کاهش گرادیان و بهینهسازی تصادفی
- 11. الگوریتمهای بهینهسازی پیشرفته (Adam, SGD with Momentum)
- 12. تنظیم نرخ یادگیری و زمانبندی آن
- 13. مدیریت حافظه در آموزش مدلهای بزرگ
- 14. تکنیکهای کاهش مصرف حافظه (Gradient Checkpointing, Offloading)
- 15. فشردهسازی مدلها (Quantization, Pruning)
- 16. آموزش با دقت ترکیبی (Mixed Precision Training)
- 17. فریمورکهای آموزش توزیعشده (PyTorch Distributed, TensorFlow Distributed)
- 18. کتابخانههای کمکی برای آموزش توزیعشده (DeepSpeed, Megatron-LM)
- 19. پیادهسازی آموزش توزیعشده با PyTorch Distributed
- 20. پیادهسازی آموزش توزیعشده با TensorFlow Distributed
- 21. استفاده از DeepSpeed برای آموزش مدلهای بزرگ
- 22. استفاده از Megatron-LM برای آموزش مدلهای بزرگ
- 23. مدیریت صفبندی وظایف و زمانبندی منابع محاسباتی
- 24. پایش و اشکالزدایی در محیطهای آموزش توزیعشده
- 25. تکنیکهای ارزیابی مدلهای زبانی
- 26. معیارهای ارزیابی سنتی (Perplexity, BLEU)
- 27. معیارهای ارزیابی مبتنی بر وظایف (GLUE, SuperGLUE)
- 28. ارزیابی مدلهای زبانی برای کاربردهای خاص (ترجمه، خلاصهسازی)
- 29. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبانی از پیش آموزشدیده
- 30. روشهای تنظیم دقیق مؤثر (LoRA, Adapters)
- 31. آموزش تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
- 32. مبانی آموزش تقویتی
- 33. کاربرد آموزش تقویتی در مدلهای زبانی
- 34. پیادهسازی RLHF برای بهبود رفتار مدل
- 35. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
- 36. پیشپردازش متن (Tokenization, Embedding)
- 37. مدلهای Embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText)
- 38. مدلهای Embeddings مبتنی بر ترنسفورمر (BERT, RoBERTa)
- 39. کاربرد مدلهای زبانی در درک مطلب
- 40. کاربرد مدلهای زبانی در تولید متن
- 41. کاربرد مدلهای زبانی در ترجمه ماشینی
- 42. کاربرد مدلهای زبانی در خلاصهسازی متن
- 43. کاربرد مدلهای زبانی در تحلیل احساسات
- 44. کاربرد مدلهای زبانی در پاسخگویی به سوالات
- 45. کاربرد مدلهای زبانی در سیستمهای توصیهگر
- 46. کاربرد مدلهای زبانی در چتباتها
- 47. کاربرد مدلهای زبانی در تحلیل کد
- 48. امنیت در مدلهای زبانی بزرگ
- 49. آسیبپذیریهای مدلهای زبانی
- 50. روشهای دفاع در برابر حملات به مدلهای زبانی
- 51. حریم خصوصی در مدلهای زبانی
- 52. ملاحظات اخلاقی در توسعه مدلهای زبانی
- 53. سوگیری در مدلهای زبانی و روشهای کاهش آن
- 54. شفافیت و قابلیت تفسیر مدلهای زبانی
- 55. مدلهای زبانی کوچکتر و کارآمدتر
- 56. معماریهای جدید برای مدلهای زبانی
- 57. مدلهای زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
- 58. پردازش زبان طبیعی در فارسی
- 59. چالشهای پردازش زبان فارسی
- 60. دادههای فارسی برای آموزش مدلهای زبانی
- 61. ابزارها و کتابخانههای پردازش زبان فارسی
- 62. مدلهای زبانی فارسی از پیش آموزشدیده
- 63. تنظیم دقیق مدلهای زبانی فارسی
- 64. ارزیابی مدلهای زبانی فارسی
- 65. کاربردهای مدلهای زبانی فارسی در حوزههای مختلف
- 66. آموزش توزیعشده برای مدلهای زبانی فارسی
- 67. مدیریت منابع و زیرساختهای محاسباتی برای آموزش مدلهای زبانی
- 68. شبکههای عصبی کانولوشونی (CNN) در NLP
- 69. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM/GRU در NLP
- 70. مدلهای زبانی مبتنی بر گراف (Graph-based Language Models)
- 71. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
- 72. یادگیری نیمهنظارتی (Semi-supervised Learning) در NLP
- 73. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning) در NLP
- 74. یادگیری فعال (Active Learning) در NLP
- 75. یادگیری افزایشی (Incremental Learning) در NLP
- 76. کاربرد مدلهای زبانی در آموزش مجازی
- 77. طراحی دورههای آموزشی مبتنی بر مدلهای زبانی
- 78. ارزیابی محتوای آموزشی با استفاده از مدلهای زبانی
- 79. شخصیسازی مسیرهای یادگیری با مدلهای زبانی
- 80. تولید محتوای آموزشی تعاملی با مدلهای زبانی
- 81. مدلهای زبانی در آموزش علوم پایه
- 82. مدلهای زبانی در آموزش علوم انسانی
- 83. مدلهای زبانی در آموزش مهارتهای فنی
- 84. مدلهای زبانی در آموزش زبانهای خارجی
- 85. مدلهای زبانی در آموزش پزشکی
- 86. مدلهای زبانی در آموزش حقوق
- 87. مدلهای زبانی در آموزش هنر
- 88. اخلاق در استفاده از مدلهای زبانی در آموزش
- 89. مسئولیتپذیری در توسعه و بهکارگیری مدلهای زبانی آموزشی
- 90. آیندهٔ مدلهای زبانی در آموزش
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.