اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی استخراج ویژگیهای زبانی با شبکههای عصبی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره استخراج ویژگیهای زبانی با شبکههای عصبی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: مدلهای زبانی مبتنی بر شبکههای عصبی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر استخراج ویژگیهای زبانی
- 2. شبکههای عصبی و پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 3. بازنمایی کلمات: One-Hot Encoding
- 4. بازنمایی کلمات: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
- 5. مبانی شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
- 6. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) برای متن
- 7. LSTM و GRU: غلبه بر مشکل vanishing gradient
- 8. شبکههای دوجهته (Bidirectional RNNs)
- 9. شبکههای کانولوشنی یکبعدی (1D CNN) برای متن
- 10. استفاده از CNN برای طبقهبندی متن
- 11. استفاده از RNN برای طبقهبندی متن
- 12. مقدمهای بر Attention Mechanism
- 13. Attention Mechanism در شبکههای RNN
- 14. Transformer Networks: یک معماری جدید
- 15. خود-توجهی (Self-Attention)
- 16. Encoder-Decoder Models با Attention
- 17. BERT: مدل زبانی دوجهته
- 18. Fine-tuning مدل BERT برای وظایف مختلف NLP
- 19. استخراج ویژگی از BERT Embeddings
- 20. استفاده از BERT برای تحلیل احساسات
- 21. استفاده از BERT برای تشخیص موجودیت نامدار (NER)
- 22. استفاده از BERT برای پاسخ به سوال
- 23. مدلهای زبانی مبتنی بر Transformer (GPT, RoBERTa)
- 24. استخراج ویژگی از GPT Embeddings
- 25. استفاده از GPT برای تولید متن
- 26. استفاده از RoBERTa برای طبقهبندی متن
- 27. شبکههای عصبی گراف (GNN) و استخراج ویژگیهای زبانی
- 28. استفاده از GNN برای تحلیل روابط کلمات
- 29. Embeddings مبتنی بر context (ELMo)
- 30. مقایسه Word2Vec، GloVe، BERT و ELMo
- 31. روشهای کاهش ابعاد ویژگیهای زبانی (PCA, t-SNE)
- 32. Visualization ویژگیهای زبانی
- 33. استفاده از ویژگیهای زبانی برای خوشهبندی متن
- 34. استخراج ویژگیهای زبانی برای خلاصهسازی متن
- 35. استخراج ویژگیهای زبانی برای ترجمه ماشینی
- 36. استفاده از ویژگیهای زبانی در سیستمهای پاسخگویی به سوال
- 37. استفاده از ویژگیهای زبانی در رباتهای گفتگو
- 38. چالشها و محدودیتهای استخراج ویژگیهای زبانی
- 39. روشهای ارزیابی کیفیت ویژگیهای زبانی
- 40. استفاده از ویژگیهای زبانی در تشخیص هرزنامه (Spam Detection)
- 41. استفاده از ویژگیهای زبانی در تحلیل نظرات مشتریان
- 42. استفاده از ویژگیهای زبانی در تحلیل شبکههای اجتماعی
- 43. استخراج ویژگیهای زبانی از زبانهای مختلف
- 44. استفاده از دادههای بدون برچسب (Unlabeled Data) برای استخراج ویژگی
- 45. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در استخراج ویژگی
- 46. انواع مختلف لایههای Embedding در شبکههای عصبی
- 47. بهینهسازی هایپرپارامترها در استخراج ویژگی
- 48. Regularization در شبکههای عصبی برای استخراج ویژگی
- 49. Data Augmentation در استخراج ویژگیهای زبانی
- 50. استفاده از Dropout برای جلوگیری از Overfitting
- 51. مقدمهای بر Autoencoders برای استخراج ویژگی
- 52. Variational Autoencoders (VAEs) برای استخراج ویژگی
- 53. Generative Adversarial Networks (GANs) برای استخراج ویژگی
- 54. استخراج ویژگیهای زبانی از دادههای متنی ساختیافته
- 55. استخراج ویژگیهای زبانی از دادههای متنی نیمهساختیافته
- 56. استفاده از ویژگیهای زبانی در سیستمهای توصیهگر
- 57. استفاده از ویژگیهای زبانی در تشخیص اخبار جعلی
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.