اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تسلط بر معماری ترنسفورمر (Transformer)؛ از مبانی نظری تا پیاده‌سازی کاربردی در مدل‌های 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 تسلط بر معماری ترنسفورمر (Transformer)؛ از مبانی نظری تا پیاده‌سازی کاربردی در مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: معماری‌های نوین شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و سیر تکامل معماری‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
  • 2. محدودیت‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی و مسئله وابستگی‌های بلندمدت
  • 3. مفهوم مکانیسم توجه و ضرورت گذار به مدل‌های مبتنی بر توجه
  • 4. آشنایی با معماری اولیه ترنسفورمر و اجزای تشکیل‌دهنده آن
  • 5. تحلیل ریاضی و منطقی مکانیسم توجه به خود در ترنسفورمرها
  • 6. تفاوت‌های کلیدی توجه چندسر و نقش آن در استخراج ویژگی‌های معنایی
  • 7. رمزگذاری موقعیتی و اهمیت حفظ ترتیب در توالی‌های ورودی
  • 8. ساختار رمزگذار در ترنسفورمر و بلوک‌های نرمال‌سازی لایه
  • 9. ساختار رمزگشا و مکانیسم توجه پوشانده‌شده در تولید متن
  • 10. بررسی لایه‌های پیش‌خورد و توابع فعال‌ساز در بلوک‌های ترنسفورمر
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها و روش‌های توکن‌بندی در مدل‌های زبانی مدرن
  • 12. مفهوم تعبیه کلمات و فضای برداری در معماری ترنسفورمر
  • 13. آموزش مدل‌های زبانی بر پایه هدف پیش‌بینی کلمه بعدی
  • 14. استراتژی‌های بهینه‌سازی و نرخ یادگیری در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 15. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش در ترنسفورمرها
  • 16. معماری‌های رمزگذار-محور و کاربردهای آن در تحلیل متن
  • 17. معماری‌های رمزگشا-محور و مدل‌های زبانی مولد
  • 18. معماری‌های متقارن و کاربردهای آن در ترجمه ماشینی
  • 19. مفهوم یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 20. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد برای پیاده‌سازی بلوک‌های توجه
  • 21. پیاده‌سازی لایه‌های رمزگذار با استفاده از چارچوب‌های متن‌باز
  • 22. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی محاسباتی در مدل‌های با طول متن بالا
  • 23. روش‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
  • 24. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی فارسی
  • 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی با استفاده از معیارهای استاندارد
  • 26. چالش‌های اخلاقی و فنی در توسعه مدل‌های زبانی بومی
  • 27. روش‌های بهبود دقت مدل در پاسخ‌دهی به پرسش‌های تخصصی
  • 28. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج در مدل‌های مستقر
  • 29. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در تحلیل و طبقه‌بندی متون فارسی
  • 30. آینده معماری‌های عصبی و مسیرهای نوین در یادگیری عمیق
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: Deep Learning Natural Language Processing Transformer پردازش زبان طبیعی شبکه‌های عصبی عمیق مدل‌های زبانی معماری ترنسفورمر هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.