اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش کاربردی یادگیری صفر-شات برای تحلیل ترندها و الگوهای نوظهور در رسانه‌های اجتماعی

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 آموزش کاربردی یادگیری صفر-شات برای تحلیل ترندها و الگوهای نوظهور در رسانه‌های اجتماعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری صفر-شات (Zero-Shot Learning) در تحلیل داده‌های رسانه‌های اجتماعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه‌ای یادگیری صفر-شات (Zero-Shot Learning) و ضرورت آن در تحلیل داده‌های نوین
  • 2. آشنایی با چالش‌های طبقه‌بندی متن و تصویر در رسانه‌های اجتماعی بدون نیاز به داده‌های برچسب‌دار
  • 3. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و مدل‌های چندوجهی در بستر یادگیری صفر-شات
  • 4. نقش فضای نهفته مشترک (Shared Embedding Space) در تطبیق کلاس‌های دیده نشده
  • 5. استفاده از رویکردهای مبتنی بر پرامپت (Prompt-based Learning) در تحلیل ترندهای شبکه‌های اجتماعی
  • 6. پیش‌پردازش داده‌های متنی و استخراج ویژگی‌های کلیدی از پست‌ها و توییت‌ها
  • 7. تحلیل احساسات و تشخیص نظرات کاربران بدون نیاز به داده‌های آموزشی اختصاصی
  • 8. شناسایی هشتگ‌های داغ و ترندهای نوظهور با تکنیک‌های تطبیق معنایی صفر-شات
  • 9. کاربرد مدل‌های CLIP و مدل‌های مشابه در تحلیل چندوجهی تصاویر و متن‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 10. طبقه‌بندی موضوعی خودکار محتواهای شبکه‌های اجتماعی با الگوریتم‌های صفر-شات
  • 11. مدیریت و پردازش جریان‌های داده‌ی زنده (Streaming Data) در مقیاس بزرگ
  • 12. استفاده از تکنیک‌های انتقال دانش (Transfer Learning) و پیوند آن با قابلیت‌های صفر-شات
  • 13. بهینه‌سازی و تنظیم پرامپت‌ها (Prompt Tuning) برای افزایش دقت تحلیل ترندها
  • 14. ارزیابی عملکرد مدل‌های صفر-شات با استفاده از معیارهای ارزیابی استاندارد (Precision, Recall, F1-Score)
  • 15. مقایسه کارایی روش‌های یادگیری صفر-شات با مدل‌های نظارت‌شده سنتی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 16. شناسایی اخبار جعلی و اطلاعات نادرست نوظهور با رویکرد صفر-شات
  • 17. تحلیل رفتار مصرف‌کننده و برندواچینگ (Brand Watching) به کمک الگوریتم‌های صفر-شات
  • 18. پیاده‌سازی عملیاتی مدل‌های صفر-شات با استفاده از فریمورک‌های پایتون و Hugging Face
  • 19. استقرار و مقیاس‌پذیری سیستم‌های تحلیل ترند هوشمند در بستر ابر
  • 20. پروژه جامع: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم کامل تحلیل ترندهای شبکه‌های اجتماعی با یادگیری صفر-شات
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: Artificial Intelligence Big Data Analytics CLIP Model Deep Learning Large Language Models Machine Learning Natural Language Processing Prompt Engineering Python AI Sentiment Analysis Social Media Mining Social Media Trend Analysis Text Classification Trend Detection Zero-Shot Learning

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.