اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌های زبانی خودتکامل: نسل جدید هوش مصنوعی زبانی

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 مدل‌های زبانی خودتکامل: نسل جدید هوش مصنوعی زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی خودتکامل (Self-Evolving Language Models)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی خودتکامل
  • 2. مبانی شبکه‌های عصبی در مدل‌های زبانی
  • 3. معماری ترنسفورمر و نقش آن در مدل‌های زبانی
  • 4. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
  • 5. خودتوجهی (Self-Attention) و پردازش دنباله‌ها
  • 6. مدل‌های زبانی مبتنی بر رمزگذار (Encoder-based Models)
  • 7. مدل‌های زبانی مبتنی بر رمزگشا (Decoder-based Models)
  • 8. مدل‌های زبانی رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder Models)
  • 9. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مدل‌های زبانی
  • 10. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 11. پیش‌بینی کلمه بعدی (Next Word Prediction)
  • 12. مدل‌سازی زبانی مبتنی بر احتمال
  • 13. نرمال‌سازی در مدل‌های زبانی
  • 14. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی زبانی
  • 15. بهینه‌سازها در آموزش مدل‌های زبانی
  • 16. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 17. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های زبانی
  • 18. تنظیم‌گری (Regularization) در مدل‌های زبانی
  • 19. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) در داده‌های متنی
  • 20. نمایش کلمات (Word Embeddings)
  • 21. Word2Vec و CBOW
  • 22. GloVe و FastText
  • 23. بازنمایی جملات (Sentence Embeddings)
  • 24. مدل‌های زبانی سلسله‌مراتبی
  • 25. مدل‌های زبانی مبتنی بر گراف
  • 26. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
  • 27. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
  • 28. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
  • 29. مدل‌های زبانی برای پاسخگویی به پرسش
  • 30. مدل‌های زبانی برای تولید متن خلاقانه
  • 31. مدل‌های زبانی برای تحلیل احساسات
  • 32. مدل‌های زبانی برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 33. مدل‌های زبانی برای طبقه‌بندی متن
  • 34. مدل‌های زبانی برای برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
  • 35. مدل‌های زبانی برای تجزیه نحوی (Syntactic Parsing)
  • 36. مدل‌های زبانی برای درک مطلب
  • 37. مدل‌های زبانی برای تولید کد
  • 38. مدل‌های زبانی برای تشخیص اسپم
  • 39. مدل‌های زبانی برای تشخیص اطلاعات نادرست
  • 40. مدل‌های زبانی برای درک زبان طبیعی (NLU)
  • 41. مدل‌های زبانی برای تولید زبان طبیعی (NLG)
  • 42. معماری‌های نوین در مدل‌های زبانی
  • 43. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
  • 44. مدل‌های زبانی خودتکامل و مفاهیم آن
  • 45. اصول یادگیری خودتنظیمی در مدل‌های زبانی
  • 46. مکانیسم‌های بازخورد در مدل‌های خودتکامل
  • 47. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی خودتکامل
  • 48. چالش‌های اخلاقی و امنیتی در مدل‌های زبانی خودتکامل
  • 49. ملاحظات مربوط به داده‌ها در مدل‌های زبانی خودتکامل
  • 50. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای مدل‌های زبانی
  • 51. مدیریت حافظه در مدل‌های زبانی عمیق
  • 52. مدل‌های زبانی برای پردازش زبان فارسی
  • 53. چالش‌های زبان فارسی در مدل‌های زبانی
  • 54. استانداردهای پردازش زبان فارسی
  • 55. مجموعه داده‌های فارسی برای آموزش مدل‌های زبانی
  • 56. ابزارهای پردازش زبان فارسی
  • 57. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و معماری‌های آن‌ها
  • 58. GPT و مدل‌های خانواده آن
  • 59. BERT و مدل‌های خانواده آن
  • 60. T5 و مدل‌های خانواده آن
  • 61. RoBERTa و مدل‌های خانواده آن
  • 62. XLNet و مدل‌های خانواده آن
  • 63. ALBERTa و مدل‌های خانواده آن
  • 64. ERNIE و مدل‌های خانواده آن
  • 65. Llama و مدل‌های خانواده آن
  • 66. Mistral و مدل‌های خانواده آن
  • 67. Gemini و مدل‌های خانواده آن
  • 68. تکنیک‌های آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 69. تنظیم پارامترهای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 70. مدیریت منابع محاسباتی در آموزش LLMs
  • 71. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 72. استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز برای LLMs
  • 73. TensorFlow و Keras برای مدل‌های زبانی
  • 74. PyTorch برای مدل‌های زبانی
  • 75. Hugging Face Transformers
  • 76. مدل‌های زبانی خودتکامل در عمل
  • 77. کاربرد LLMs در صنعت
  • 78. کاربرد LLMs در آموزش
  • 79. کاربرد LLMs در تحقیقات علمی
  • 80. کاربرد LLMs در توسعه نرم‌افزار
  • 81. کاربرد LLMs در خدمات مشتری
  • 82. کاربرد LLMs در تولید محتوا
  • 83. کاربرد LLMs در حوزه سلامت
  • 84. کاربرد LLMs در حوزه حقوق
  • 85. کاربرد LLMs در حوزه مالی
  • 86. آینده مدل‌های زبانی خودتکامل
  • 87. پیشرفت‌های آینده در معماری‌های زبانی
  • 88. تکامل هوش مصنوعی زبانی
  • 89. چشم‌انداز مدل‌های زبانی در دهه‌های آینده
  • 90. نقش مدل‌های زبانی در تعامل انسان و ماشین
  • 91. آموزش و پرورش در عصر مدل‌های زبانی
  • 92. نوآوری‌های مرتبط با مدل‌های زبانی
  • 93. مدل‌های زبانی و هوش جمعی
  • 94. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های زبانی
  • 95. قوانین و مقررات ناظر بر مدل‌های زبانی
  • 96. ملاحظات فرهنگی در مدل‌های زبانی
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: AI Large Language Models NLP پردازش زبان طبیعی خودتکامل مدل زبانی مدل های زبانی بزرگ نسل جدید هوش مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.