اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی ترنسفورمرها: از مبانی تا مهندسی پیشرفته
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ترنسفورمرها: از مبانی تا مهندسی پیشرفته
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: شبکههای عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر شبکههای عصبی ترنسفورمر
- 2. معماری اصلی ترنسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
- 3. مکانیسم توجه (Attention) در ترنسفورمرها
- 4. توجه چندگانه (Multi-Head Attention)
- 5. اتصالات باقیمانده (Residual Connections) و نرمالسازی لایه (Layer Normalization)
- 6. رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
- 7. مفهوم خود-توجهی (Self-Attention)
- 8. کاربردهای خود-توجهی در پردازش زبان طبیعی
- 9. شبکههای ترنسفورمر برای ترجمه ماشینی
- 10. مدلهای زبان بزرگ (LLMs) مبتنی بر ترنسفورمر
- 11. پیشآموزش (Pre-training) و تنظیم دقیق (Fine-tuning) ترنسفورمرها
- 12. معماری BERT و کاربردهای آن
- 13. معماری GPT و کاربردهای آن
- 14. مدلهای ترنسفورمر برای خلاصهسازی متن
- 15. مدلهای ترنسفورمر برای پاسخ به سوال
- 16. تولید متن با استفاده از ترنسفورمرها
- 17. مدلهای ترنسفورمر برای تشخیص موجودیت نامدار (NER)
- 18. مدلهای ترنسفورمر برای تحلیل احساسات
- 19. شبکههای ترنسفورمر در بینایی کامپیوتر
- 20. Vision Transformer (ViT)
- 21. DeiT: Data-efficient Image Transformers
- 22. مدلهای ترنسفورمر برای تشخیص اشیا
- 23. مدلهای ترنسفورمر برای تقسیمبندی معنایی تصاویر
- 24. کاربردهای ترنسفورمرها در پردازش صدا
- 25. مدلهای ترنسفورمر برای تشخیص گفتار
- 26. مدلهای ترنسفورمر برای تولید صدا
- 27. بهینهسازی ترنسفورمرها: کاهش محاسبات
- 28. تکنیکهای کوانتیزاسیون (Quantization) ترنسفورمرها
- 29. تکنیکهای هرس (Pruning) ترنسفورمرها
- 30. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) در ترنسفورمرها
- 31. ترنسفورمرهای کمحافظه (Memory-efficient Transformers)
- 32. معماری Transformer-XL
- 33. معماری Reformer
- 34. معماری Longformer
- 35. معماری Big Bird
- 36. معماری Performer
- 37. استفاده از ترنسفورمرها در یادگیری تقویتی
- 38. ترنسفورمرها و مدلهای مولد تقابلی (GANs)
- 39. کاربردهای ترنسفورمرها در سریهای زمانی
- 40. ترنسفورمرها برای پیشبینی سریهای زمانی
- 41. ترنسفورمرها برای طبقهبندی سریهای زمانی
- 42. ترنسفورمرها و مدلهای ترکیبی (Ensemble Models)
- 43. انتخاب معماری ترنسفورمر مناسب برای کاربرد خاص
- 44. مراحل آمادهسازی دادهها برای آموزش ترنسفورمرها
- 45. معیارهای ارزیابی عملکرد مدلهای ترنسفورمر
- 46. ابزارهای محبوب برای آموزش و استقرار ترنسفورمرها (TensorFlow, PyTorch)
- 47. استفاده از Hugging Face Transformers
- 48. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) در ترنسفورمرها
- 49. جلوگیری از بیشبرازش (Overfitting) در ترنسفورمرها
- 50. استفاده از ترنسفورمرها در محیطهای با منابع محدود
- 51. مفاهیم پیشرفته در مکانیسم توجه
- 52. توجه پراکنده (Sparse Attention)
- 53. توجه خطی (Linear Attention)
- 54. توجه هستهای (Kernel Attention)
- 55. ترنسفورمرهای چندوجهی (Multimodal Transformers)
- 56. ترنسفورمرها و پردازش گراف (Graph Transformers)
- 57. کاربردهای ترنسفورمرها در زمینههای علمی
- 58. ترنسفورمرها در ژنومیک و بیوانفورماتیک
- 59. ترنسفورمرها در شیمی و مواد
- 60. ترنسفورمرها در فیزیک
- 61. آینده ترنسفورمرها و جهتگیریهای تحقیقاتی جدید
- 62. چالشها و محدودیتهای ترنسفورمرها
- 63. اخلاق و مسئولیتپذیری در استفاده از ترنسفورمرها
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.