اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی ترنسفورمرها: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ترنسفورمرها: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: شبکههای عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر شبکههای عصبی ترنسفورمر
- 2. معماری ترنسفورمر: یک نمای کلی
- 3. مکانیسم توجه (Attention Mechanism): اصول اولیه
- 4. توجه مقیاسبندی شده به نقطه (Scaled Dot-Product Attention)
- 5. توجه چندگانه (Multi-Head Attention)
- 6. اتصالات باقیمانده (Residual Connections) و نرمالسازی لایه (Layer Normalization)
- 7. انکودر ترنسفورمر: ساختار و عملکرد
- 8. دیکودر ترنسفورمر: ساختار و عملکرد
- 9. موقعیتیابی در ترنسفورمرها (Positional Encoding)
- 10. خود-توجه (Self-Attention) در ترنسفورمرها
- 11. کاربرد خود-توجه در پردازش زبان طبیعی
- 12. ترنسفورمرها در مقابل شبکههای عصبی بازگشتی (RNNs)
- 13. مدلهای مبتنی بر ترنسفورمر: BERT
- 14. BERT: معماری و پیشآموزش
- 15. BERT: تنظیم دقیق (Fine-tuning) برای وظایف مختلف
- 16. مدلهای مبتنی بر ترنسفورمر: GPT
- 17. GPT: معماری و تولید متن
- 18. GPT: کاربردهای تولید محتوا و چتباتها
- 19. مدلهای مبتنی بر ترنسفورمر: T5
- 20. T5: معماری و رویکرد متن به متن
- 21. مدلهای ترنسفورمر برای ترجمه ماشینی
- 22. مدلهای ترنسفورمر برای خلاصهسازی متن
- 23. مدلهای ترنسفورمر برای پاسخ به سوال
- 24. توجه در پردازش تصویر با ترنسفورمرها (Vision Transformer - ViT)
- 25. ترنسفورمرها و دادههای سری زمانی
- 26. بهینهسازی ترنسفورمرها: کوانتیزاسیون
- 27. بهینهسازی ترنسفورمرها: هرس کردن (Pruning)
- 28. بهینهسازی ترنسفورمرها: تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 29. ترنسفورمرها و حافظه طولانیمدت (Long-Range Dependencies)
- 30. محدودیتهای ترنسفورمرها
- 31. روشهای مقابله با محدودیتهای ترنسفورمرها
- 32. ترنسفورمرهای پراکنده (Sparse Transformers)
- 33. ترنسفورمرهای خطی (Linear Transformers)
- 34. ترنسفورمرهای کارآمد (Efficient Transformers)
- 35. مدلهای ترنسفورمر چندوجهی (Multimodal Transformers)
- 36. ترنسفورمرها در پردازش گفتار
- 37. کاربردهای ترنسفورمرها در بیوانفورماتیک
- 38. ترنسفورمرها و یادگیری تقویتی
- 39. ترنسفورمرها و تولید کد
- 40. ترنسفورمرها و استدلال
- 41. ترنسفورمرها و تشخیص ناهنجاری
- 42. آینده ترنسفورمرها و تحقیقات در حال انجام
- 43. پیادهسازی ترنسفورمرها با استفاده از TensorFlow/PyTorch
- 44. استفاده از کتابخانههای Hugging Face Transformers
- 45. تنظیم هایپرپارامترهای ترنسفورمر
- 46. عیبیابی و اشکالزدایی مدلهای ترنسفورمر
- 47. استقرار مدلهای ترنسفورمر
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.