اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی Building and Deploying LLMs with TensorFlow
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره Building and Deploying LLMs with TensorFlow
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: چارچوبهای یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آنها
- 2. TensorFlow: مروری بر اکوسیستم و مفاهیم کلیدی
- 3. نصب و راهاندازی TensorFlow و محیط توسعه
- 4. مبانی تنسورها و عملیات ریاضی در TensorFlow
- 5. شبکههای عصبی: بلوکهای سازنده LLMها
- 6. لایههای مختلف شبکههای عصبی (Dense, LSTM, GRU, Embedding)
- 7. پیادهسازی یک شبکه عصبی ساده در TensorFlow
- 8. مقدمهای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و تکنیکهای آن
- 9. Tokenization و Vectorization متون با TensorFlow
- 10. آمادهسازی دادهها برای آموزش LLMها
- 11. معماری Transformer: توجه و خودتوجهی
- 12. پیادهسازی لایه Attention در TensorFlow
- 13. ساخت یک مدل Transformer ساده
- 14. مدلهای pre-trained LLM: BERT, GPT, و غیره
- 15. Fine-tuning مدلهای pre-trained با TensorFlow
- 16. انتقال یادگیری (Transfer Learning) برای LLMها
- 17. آموزش LLMها: بهینهسازی، Loss Functions و Metrics
- 18. Regularization و جلوگیری از Overfitting
- 19. TensorBoard: ابزاری برای مانیتورینگ و دیباگینگ آموزش
- 20. کار با Dataset API در TensorFlow
- 21. ساخت Data Pipelineهای کارآمد
- 22. استفاده از TPUها برای آموزش سریعتر LLMها
- 23. Quantization: کاهش حجم مدل و افزایش سرعت
- 24. TensorFlow Lite: اجرای LLMها بر روی دستگاههای موبایل
- 25. TensorFlow Serving: استقرار مدلهای LLM در محیط Production
- 26. APIهای TensorFlow برای استقرار مدل
- 27. Docker و Kubernetes: استقرار LLMها در مقیاس بزرگ
- 28. مانیتورینگ و Logging مدلهای LLM مستقر شده
- 29. بهبود عملکرد LLMها: تکنیکهای مختلف
- 30. ارزیابی LLMها: معیارها و روشها
- 31. مدلهای زبانی مبتنی بر Encoder-Decoder
- 32. مدلهای زبانی مولد (Generative Models)
- 33. تکنیکهای تولید متن (Text Generation)
- 34. کنترل تولید متن: دما (Temperature) و Top-k Sampling
- 35. استفاده از LLMها برای خلاصهسازی متن
- 36. استفاده از LLMها برای ترجمه ماشینی
- 37. استفاده از LLMها برای پاسخ به سوالات
- 38. استفاده از LLMها برای تولید کد
- 39. مدلهای LLM چندزبانه
- 40. چالشهای اخلاقی در استفاده از LLMها
- 41. حریم خصوصی و امنیت در LLMها
- 42. بهینهسازی LLMها برای مصرف انرژی
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.