اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی چارچوبهای مدرن برای توسعه مدلهای زبانی بزرگ
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره چارچوبهای مدرن برای توسعه مدلهای زبانی بزرگ
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: چارچوبهای یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ و چارچوبهای یادگیری عمیق
- 2. مروری بر TensorFlow و PyTorch: مقایسه و انتخاب
- 3. نصب و پیکربندی TensorFlow
- 4. نصب و پیکربندی PyTorch
- 5. مبانی تنسورها در TensorFlow
- 6. مبانی تنسورها در PyTorch
- 7. ساخت شبکههای عصبی ساده با TensorFlow Keras
- 8. ساخت شبکههای عصبی ساده با PyTorch
- 9. بهینهسازی مدلها با گرادیان کاهشی در TensorFlow
- 10. بهینهسازی مدلها با گرادیان کاهشی در PyTorch
- 11. مجموعهدادهها و پیشپردازش داده برای مدلهای زبانی
- 12. ایجاد DataLoader در PyTorch و tf.data در TensorFlow
- 13. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
- 14. شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش متن
- 15. مکانیسم Attention و Transformerها
- 16. پیادهسازی Transformer با TensorFlow
- 17. پیادهسازی Transformer با PyTorch
- 18. مدلهای از پیش آموزشدیده (Pre-trained Models) در TensorFlow Hub
- 19. مدلهای از پیش آموزشدیده (Pre-trained Models) در PyTorch Hub
- 20. Fine-tuning مدلهای زبانی بزرگ از پیش آموزشدیده
- 21. انتقال یادگیری (Transfer Learning) برای NLP
- 22. استفاده از Embedding لغوی (Word Embeddings) در TensorFlow
- 23. استفاده از Embedding لغوی (Word Embeddings) در PyTorch
- 24. مدلهای BERT و مشتقات آن
- 25. استفاده از مدلهای BERT در TensorFlow
- 26. استفاده از مدلهای BERT در PyTorch
- 27. مدلهای GPT و مشتقات آن
- 28. استفاده از مدلهای GPT در TensorFlow
- 29. استفاده از مدلهای GPT در PyTorch
- 30. تولید متن با مدلهای زبانی بزرگ
- 31. ارزیابی مدلهای زبانی بزرگ: معیارها و روشها
- 32. استفاده از TensorBoard برای تجسم آموزش مدل
- 33. اشکالزدایی و رفع مشکلات در آموزش مدلهای زبانی
- 34. بهینهسازی عملکرد مدلهای زبانی بزرگ
- 35. استقرار مدلهای زبانی بزرگ (Deployment)
- 36. استفاده از TensorFlow Serving
- 37. استفاده از TorchServe
- 38. مقدمهای بر TPU و GPU برای آموزش مدلهای زبانی
- 39. استفاده از Distributed Training در TensorFlow
- 40. استفاده از Distributed Training در PyTorch
- 41. کار با دادههای متنی بزرگ: تکنیکها و ابزارها
- 42. مدیریت حافظه در آموزش مدلهای زبانی بزرگ
- 43. پیادهسازی یک چتبات ساده با مدل زبانی بزرگ
- 44. استفاده از Hugging Face Transformers library
- 45. مدلهای زبانی چندزبانه (Multilingual Language Models)
- 46. کاربرد مدلهای زبانی بزرگ در خلاصهسازی متن
- 47. کاربرد مدلهای زبانی بزرگ در ترجمه ماشینی
- 48. کاربرد مدلهای زبانی بزرگ در تحلیل احساسات
- 49. کاربرد مدلهای زبانی بزرگ در پاسخ به سوالات
- 50. اخلاق و مسئولیتپذیری در توسعه مدلهای زبانی بزرگ
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.