اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی ساخت مدلهای زبان سفارشی با ترنسفورمرها
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ساخت مدلهای زبان سفارشی با ترنسفورمرها
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: شبکههای عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبانی
- 2. پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
- 3. مبانی شبکههای عصبی
- 4. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 5. مشکلات شبکههای RNN و راهحلها
- 6. معماری ترنسفورمر: یک معرفی
- 7. مکانیسم توجه (Attention) در ترنسفورمرها
- 8. خود-توجهی (Self-Attention) و اهمیت آن
- 9. انکودر و دیکودر در ترنسفورمرها
- 10. موقعیتیابی (Positional Encoding) در ترنسفورمرها
- 11. لایههای نرمالسازی (Layer Normalization)
- 12. اتصالات باقیمانده (Residual Connections)
- 13. آموزش ترنسفورمرها: بهینهسازها و نرخ یادگیری
- 14. مجموعهدادههای متنی برای آموزش مدلهای زبانی
- 15. پیشپردازش متن: توکنایز کردن و پاکسازی
- 16. واژهنامهها و نمایش برداری کلمات (Word Embeddings)
- 17. معماری BERT و کاربردهای آن
- 18. Fine-tuning مدلهای BERT از پیش آموزشدیده
- 19. معماری GPT و تولید متن
- 20. روشهای نمونهبرداری از مدلهای زبانی
- 21. ارزیابی مدلهای زبانی: معیارها و روشها
- 22. Perplexity به عنوان معیار ارزیابی
- 23. مقدمهای بر Hugging Face Transformers
- 24. استفاده از Transformers برای طبقهبندی متن
- 25. استفاده از Transformers برای تشخیص موجودیت نامدار (NER)
- 26. استفاده از Transformers برای خلاصهسازی متن
- 27. استفاده از Transformers برای ترجمه ماشینی
- 28. مدلهای زبانی مبتنی بر ترنسفورمر برای پاسخ به سوال
- 29. مقدمهای بر مدلهای زبانی چندزبانه
- 30. استفاده از مدلهای زبانی برای تولید کد
- 31. تولید متن خلاقانه با مدلهای زبانی
- 32. کنترل تولید متن با استفاده از ویژگیها
- 33. مدلهای زبانی و اخلاق: سوگیری و انصاف
- 34. تکنیکهای کاهش سوگیری در مدلهای زبانی
- 35. مدلهای زبانی و حفظ حریم خصوصی
- 36. مقدمهای بر دانشنامههای برداری (Vector Databases)
- 37. استفاده از دانشنامههای برداری با مدلهای زبانی
- 38. بهینهسازی مدلهای زبانی برای استقرار
- 39. تکنیکهای کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
- 40. تکنیکهای تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 41. استقرار مدلهای زبانی در محیطهای ابری
- 42. استقرار مدلهای زبانی در دستگاههای لبه (Edge Devices)
- 43. نظارت و نگهداری مدلهای زبانی
- 44. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مدلهای زبانی
- 45. تطبیق دامنه (Domain Adaptation) برای مدلهای زبانی
- 46. آموزش تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
- 47. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 48. چالشها و فرصتهای مدلهای زبانی بزرگ
- 49. تکنیکهای افزایش حافظه مدل
- 50. مدلهای زبانی و استدلال
- 51. مدلهای زبانی و درک زبان طبیعی
- 52. مدلهای زبانی و تولید زبان طبیعی
- 53. آینده مدلهای زبانی و ترنسفورمرها
- 54. کاربردهای نوظهور مدلهای زبانی
- 55. مدلهای زبانی در حوزه سلامت
- 56. مدلهای زبانی در حوزه مالی
- 57. مدلهای زبانی در حوزه حقوقی
- 58. مدلهای زبانی و آموزش
- 59. مدلهای زبانی و خدمات مشتری
- 60. مدلهای زبانی و تولید محتوا
- 61. مدلهای زبانی و تحقیقات علمی
- 62. روشهای دیباگینگ مدلهای زبانی
- 63. بهبود پایداری مدلهای زبانی
- 64. مقایسه معماریهای مختلف ترنسفورمر
- 65. تحلیل خطا در مدلهای زبانی
- 66. استفاده از مدلهای زبانی برای تحلیل احساسات
- 67. شناسایی و مقابله با اطلاعات نادرست با استفاده از مدلهای زبانی
- 68. مدلهای زبانی و ایمنی سایبری
- 69. توسعه ابزارهای ارزیابی خودکار مدلهای زبانی
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.