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