اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تکنیک‌های ارزیابی و بهبود عملکرد LLMs در بازیابی اطلاعات

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 تکنیک‌های ارزیابی و بهبود عملکرد LLMs در بازیابی اطلاعات

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: LLMs در بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و اجزای اصلی آن‌ها
  • 3. ارزیابی کیفیت بازیابی اطلاعات: معیارهای سنتی
  • 4. معرفی معیارهای ارزیابی جدید در بازیابی اطلاعات با LLMs
  • 5. مجموعه داده‌های استاندارد برای ارزیابی بازیابی اطلاعات
  • 6. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای ارزیابی LLMs در بازیابی اطلاعات
  • 7. بررسی اثرات Embeddingها بر عملکرد بازیابی اطلاعات
  • 8. مقایسه روش‌های مختلف Embedding برای متن فارسی
  • 9. تکنیک‌های Fine-tuning LLMs برای بازیابی اطلاعات
  • 10. استفاده از LLMs برای تولید Queryهای جستجو
  • 11. بهینه‌سازی Queryهای جستجو با استفاده از LLMs
  • 12. روش‌های ارزیابی عملکرد LLMs در تولید Query
  • 13. اثرات طول متن بر عملکرد LLMs در بازیابی اطلاعات
  • 14. روش‌های مدیریت متن‌های طولانی برای LLMs
  • 15. تکنیک‌های کاهش ابعاد در فضای Embedding
  • 16. استفاده از روش‌های تقریب همسایه نزدیک (ANN) برای بازیابی اطلاعات
  • 17. معرفی کتابخانه‌های متن‌باز برای ANN
  • 18. بهینه‌سازی ANN برای داده‌های متنی فارسی
  • 19. بررسی روش‌های Ranking در بازیابی اطلاعات با LLMs
  • 20. تکنیک‌های Re-ranking برای بهبود دقت نتایج بازیابی
  • 21. استفاده از LLMs برای تولید خلاصه‌های مرتبط با Query
  • 22. ارزیابی کیفیت خلاصه‌های تولید شده توسط LLMs
  • 23. روش‌های مقابله با ابهام در زبان فارسی برای LLMs
  • 24. تکنیک‌های disambiguation معنایی با استفاده از LLMs
  • 25. بررسی اثرات نویز در داده‌ها بر عملکرد LLMs
  • 26. روش‌های پاکسازی داده‌ها برای بهبود عملکرد LLMs
  • 27. استفاده از LLMs برای شناسایی و تصحیح غلط‌های املایی
  • 28. تکنیک‌های ارزیابی قابلیت تعمیم LLMs به داده‌های جدید
  • 29. بررسی اثرات Bias در LLMs بر نتایج بازیابی اطلاعات
  • 30. روش‌های کاهش Bias در LLMs
  • 31. استفاده از LLMs برای شخصی‌سازی نتایج بازیابی اطلاعات
  • 32. تکنیک‌های جمع‌آوری بازخورد کاربران برای بهبود LLMs
  • 33. بررسی امنیت LLMs در برابر حملات adversarial
  • 34. روش‌های دفاعی در برابر حملات adversarial
  • 35. استفاده از LLMs برای تشخیص اخبار جعلی و اطلاعات نادرست
  • 36. تکنیک‌های ارزیابی قابلیت اطمینان LLMs
  • 37. بررسی اثرات محاسبات کوانتومی بر آینده LLMs
  • 38. معرفی چارچوب‌های ارزیابی LLMs در بازیابی اطلاعات
  • 39. بهینه‌سازی LLMs برای سخت‌افزارهای محدود
  • 40. استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات چندزبانه
  • 41. تکنیک‌های ترجمه ماشینی برای بهبود بازیابی اطلاعات
  • 42. بررسی نقش دانش‌نامه‌ها و پایگاه‌های دانش در LLMs
  • 43. استفاده از LLMs برای استدلال و پاسخ به سوالات پیچیده
  • 44. تکنیک‌های ارزیابی قابلیت استدلال LLMs
  • 45. بررسی اثرات تنظیم پارامترهای LLMs بر عملکرد بازیابی
  • 46. روش‌های انتخاب بهینه پارامترها برای LLMs
  • 47. استفاده از LLMs برای تولید پاسخ‌های توصیفی به سوالات
  • 48. تکنیک‌های ارزیابی کیفیت پاسخ‌های تولید شده
  • 49. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات تصویری
  • 50. استفاده از LLMs برای تولید Caption برای تصاویر
  • 51. تکنیک‌های ارزیابی کیفیت Captionهای تولید شده
  • 52. بررسی اثرات استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات صوتی
  • 53. استفاده از LLMs برای تبدیل گفتار به متن و متن به گفتار
  • 54. تکنیک‌های ارزیابی کیفیت تبدیل گفتار به متن و بالعکس
  • 55. بررسی کاربردهای LLMs در بازیابی اطلاعات در حوزه‌های تخصصی
  • 56. استفاده از LLMs برای استخراج اطلاعات از متون تخصصی
  • 57. تکنیک‌های ارزیابی دقت استخراج اطلاعات
  • 58. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی
  • 59. استفاده از LLMs برای تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
  • 60. تکنیک‌های ارزیابی دقت تحلیل احساسات
  • 61. بررسی چالش‌های استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات فارسی
  • 62. روش‌های غلبه بر چالش‌های بازیابی اطلاعات فارسی
  • 63. معرفی ابزارهای توسعه و استقرار LLMs
  • 64. تکنیک‌های مانیتورینگ و نگهداری LLMs
  • 65. بررسی آینده بازیابی اطلاعات با LLMs
  • 66. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای بهبود LLMs در بازیابی اطلاعات
  • 67. استفاده از LLMs برای تولید داده‌های آموزشی مصنوعی
  • 68. ارزیابی عملکرد LLMs در شرایط کم‌داده
  • 69. بررسی اثرات استفاده از معماری Transformer بر LLMs
  • 70. تکنیک‌های بهینه‌سازی معماری Transformer برای LLMs
  • 71. استفاده از LLMs برای تولید گزارش‌های تحلیلی از نتایج بازیابی اطلاعات
  • 72. تکنیک‌های ارزیابی کیفیت گزارش‌های تحلیلی
  • 73. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات مبتنی بر دانش
  • 74. استفاده از LLMs برای ساخت و نگهداری پایگاه‌های دانش
  • 75. تکنیک‌های ارزیابی کیفیت پایگاه‌های دانش
  • 76. بررسی اثرات استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات در دستگاه‌های موبایل
  • 77. تکنیک‌های بهینه‌سازی LLMs برای دستگاه‌های با منابع محدود
  • 78. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات در محیط‌های ابری
  • 79. استفاده از LLMs به عنوان سرویس (LLMaaS)
  • 80. تکنیک‌های ارزیابی عملکرد LLMaaS
  • 81. بررسی چالش‌های حفظ حریم خصوصی در استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات
  • 82. روش‌های حفظ حریم خصوصی در LLMs
  • 83. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات در حوزه سلامت
  • 84. استفاده از LLMs برای استخراج اطلاعات پزشکی از متون
  • 85. تکنیک‌های ارزیابی دقت استخراج اطلاعات پزشکی
  • 86. بررسی اثرات استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات حقوقی
  • 87. استفاده از LLMs برای تحلیل اسناد حقوقی
  • 88. تکنیک‌های ارزیابی دقت تحلیل اسناد حقوقی
  • 89. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات مالی
  • 90. استفاده از LLMs برای تحلیل گزارش‌های مالی
  • 91. تکنیک‌های ارزیابی دقت تحلیل گزارش‌های مالی
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: IR LLM ارزیابی عملکرد بازیابی اطلاعات بهبود LLM پردازش زبان طبیعی تکنیک‌های ارزیابی مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.