اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش زبان طبیعی در یادگیری عمیق

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 مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش زبان طبیعی در یادگیری عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای NLP
  • 3. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول اولیه
  • 4. تابع فعال‌سازی و لایه‌های مختلف
  • 5. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی
  • 6. انتشار به عقب (Backpropagation)
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 8. مشکلات گرادیان ناپدیدشونده و منفجرشونده
  • 9. شبکه‌های LSTM و GRU
  • 10. مدل‌های زبانی (Language Models)
  • 11. Word Embeddings: Word2Vec
  • 12. Word Embeddings: GloVe
  • 13. Word Embeddings: FastText
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای متن (CNNs)
  • 15. مدل‌های ترانسفورمر (Transformers)
  • 16. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 17. مدل BERT: معماری و کاربردها
  • 18. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 19. مدل‌های GPT: معماری و کاربردها
  • 20. تولید متن با مدل‌های زبانی
  • 21. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 22. ترجمه ماشینی عصبی (Neural Machine Translation)
  • 23. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
  • 24. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 25. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
  • 26. پرسش و پاسخ (Question Answering)
  • 27. مدل‌های دنباله‌به‌دنباله (Sequence-to-Sequence Models)
  • 28. متریک‌های ارزیابی در NLP
  • 29. پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 30. توکنایزیشن (Tokenization)
  • 31. Lemmatization و Stemming
  • 32. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
  • 33. Vectorization متن
  • 34. کار با کتابخانه‌های NLP: NLTK
  • 35. کار با کتابخانه‌های NLP: spaCy
  • 36. کار با کتابخانه‌های NLP: Gensim
  • 37. کار با کتابخانه‌های یادگیری عمیق: TensorFlow
  • 38. کار با کتابخانه‌های یادگیری عمیق: PyTorch
  • 39. پیاده‌سازی یک مدل ساده NLP با TensorFlow/PyTorch
  • 40. تنظیم هایپرپارامترها
  • 41. Regularization در مدل‌های NLP
  • 42. Dropout و Batch Normalization
  • 43. استفاده از GPU برای آموزش مدل‌ها
  • 44. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای طبقه‌بندی متن
  • 45. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای تولید متن
  • 46. کاربرد NLP در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 47. کاربرد NLP در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 48. استفاده از Transfer Learning در NLP
  • 49. مدل‌های چندزبانه (Multilingual Models)
  • 50. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 51. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در NLP
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: BERT Deep Learning LSTM NLP PyTorch TensorFlow Word Embeddings پردازش زبان طبیعی ترانسفورمر زبان فارسی شبکه‌های عصبی متن کاوی محاسبات سطح بالا مدل زبانی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.