اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی ترنسفورمرها: از تئوری تا ساخت مدلهای پرکاربرد
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ترنسفورمرها: از تئوری تا ساخت مدلهای پرکاربرد
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: شبکههای عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر شبکههای عصبی
- 2. پیشپردازش دادهها برای مدلهای ترنسفورمر
- 3. مفهوم توجه (Attention) در شبکههای عصبی
- 4. توجه خودکار (Self-Attention)
- 5. مکانیزمهای توجه چندگانه (Multi-Head Attention)
- 6. معماری Encoder در ترنسفورمرها
- 7. معماری Decoder در ترنسفورمرها
- 8. اتصالات باقیمانده (Residual Connections) و نرمالسازی لایه (Layer Normalization)
- 9. موقعیتیابی در ترنسفورمرها (Positional Encoding)
- 10. تابع فعالسازی (Activation Function) در ترنسفورمرها
- 11. بهینهسازها (Optimizers) و نرخ یادگیری (Learning Rate)
- 12. تنظیم بیشازحد (Overfitting) و روشهای جلوگیری از آن
- 13. مدلهای زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs)
- 14. ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 15. ترجمه ماشینی با استفاده از ترنسفورمرها
- 16. خلاصهسازی متن با ترنسفورمرها
- 17. تولید متن با ترنسفورمرها
- 18. تشخیص احساسات (Sentiment Analysis) با ترنسفورمرها
- 19. پرسش و پاسخ (Question Answering) با ترنسفورمرها
- 20. مدل BERT و کاربردهای آن
- 21. مدل GPT و کاربردهای آن
- 22. مدل T5 و کاربردهای آن
- 23. Fine-tuning ترنسفورمرها برای وظایف خاص
- 24. استفاده از ترنسفورمرها در بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
- 25. ترنسفورمرها برای تشخیص اشیا (Object Detection)
- 26. ترنسفورمرها برای تقسیمبندی معنایی (Semantic Segmentation)
- 27. ترنسفورمرها برای تولید تصویر (Image Generation)
- 28. استفاده از ترنسفورمرها در پردازش صدا (Audio Processing)
- 29. ترنسفورمرها برای تشخیص گفتار (Speech Recognition)
- 30. ترنسفورمرها برای تولید صدا (Speech Synthesis)
- 31. ترنسفورمرها در سریهای زمانی (Time Series)
- 32. پیشبینی سریهای زمانی با ترنسفورمرها
- 33. ترنسفورمرها در سیستمهای توصیهگر (Recommender Systems)
- 34. پیادهسازی ترنسفورمرها با استفاده از TensorFlow
- 35. پیادهسازی ترنسفورمرها با استفاده از PyTorch
- 36. استفاده از کتابخانه Hugging Face Transformers
- 37. تنظیم هایپرمترها (Hyperparameter Tuning)
- 38. معماری Transformer-XL
- 39. معماری Reformer
- 40. معماری Longformer
- 41. مدلهای ترنسفورمر چندوجهی (Multimodal Transformers)
- 42. استفاده از ترنسفورمرها در رباتیک
- 43. ترنسفورمرها و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- 44. ترنسفورمرها و دادههای ساختاریافته (Structured Data)
- 45. محدودیتهای ترنسفورمرها
- 46. چالشهای مقیاسپذیری ترنسفورمرها
- 47. روشهای کاهش مصرف حافظه در ترنسفورمرها
- 48. ترنسفورمرها و محاسبات کوانتومی (Quantum Computing)
- 49. ترنسفورمرها و یادگیری فدرال (Federated Learning)
- 50. ترنسفورمرها و حریم خصوصی دادهها (Data Privacy)
- 51. آینده ترنسفورمرها و تحقیقات در حال انجام
- 52. بررسی موردی: ساخت یک مدل خلاصهسازی متن با ترنسفورمرها
- 53. بررسی موردی: ساخت یک سیستم تشخیص احساسات با ترنسفورمرها
- 54. بررسی موردی: ساخت یک مدل ترجمه ماشینی با ترنسفورمرها
- 55. روشهای ارزیابی مدلهای ترنسفورمر
- 56. تفسیرپذیری مدلهای ترنسفورمر (Interpretability)
- 57. نرمافزارهای کاربردی برای کار با ترنسفورمرها
- 58. منابع آنلاین برای یادگیری 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.