اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی ترنسفورمرها: انقلابی در پردازش زبان و فراتر از آن
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ترنسفورمرها: انقلابی در پردازش زبان و فراتر از آن
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: شبکههای عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر ترنسفورمرها و تاریخچه آنها
- 2. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و محدودیتهای آنها
- 3. مقدمهای بر مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
- 4. توجه مقیاسبندی شده (Scaled Dot-Product Attention)
- 5. توجه چندگانه (Multi-Head Attention)
- 6. مکانیسمهای رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
- 7. معماری ترنسفورمر: نمای کلی
- 8. بلوک رمزگذار ترنسفورمر
- 9. بلوک رمزگشا ترنسفورمر
- 10. اتصالات باقیمانده و نرمالسازی لایه (Residual Connections & Layer Normalization)
- 11. موقعیتیابی در ترنسفورمرها (Positional Encoding)
- 12. مدلهای مبتنی بر رمزگذار (Encoder-only Models)
- 13. مدلهای مبتنی بر رمزگشا (Decoder-only Models)
- 14. مدلهای رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder Models)
- 15. کاربردهای ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 16. ترنسفورمرها و تولید متن
- 17. ترنسفورمرها و ترجمه ماشینی
- 18. ترنسفورمرها و خلاصهسازی متن
- 19. ترنسفورمرها و پاسخ به سوال
- 20. مدل BERT: معماری و پیشآموزش
- 21. مدل BERT: تنظیم دقیق (Fine-tuning) برای وظایف مختلف
- 22. مدل GPT: معماری و تولید متن
- 23. مدل GPT: کاربردها و محدودیتها
- 24. مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و ترنسفورمرها
- 25. نحوه آموزش ترنسفورمرها: دادهها، بهینهسازها و معیارهای ارزیابی
- 26. تکنیکهای بهینهسازی آموزش ترنسفورمرها
- 27. مفهوم گرادیان ناپدیدشونده و انفجاری در ترنسفورمرها
- 28. تنظیم ابرپارامترها در ترنسفورمرها
- 29. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با ترنسفورمرها
- 30. مدلهای ترنسفورمر پیشرفته: XLNet، RoBERTa، T5
- 31. توجه پراکنده (Sparse Attention)
- 32. توجه خطی (Linear Attention)
- 33. ترنسفورمرها در بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
- 34. مدل Vision Transformer (ViT)
- 35. ترنسفورمرها در پردازش صوت (Speech Processing)
- 36. کاربردهای ترنسفورمرها در سایر حوزهها (بیوانفورماتیک، شیمی و غیره)
- 37. چالشها و محدودیتهای ترنسفورمرها
- 38. مقایسه ترنسفورمرها با سایر معماریهای شبکههای عصبی
- 39. آینده ترنسفورمرها و تحقیقات در حال انجام
- 40. پیادهسازی ترنسفورمرها با استفاده از کتابخانههای پایتون (TensorFlow, PyTorch)
- 41. استفاده از Hugging Face Transformers
- 42. آشنایی با مدلهای از پیش آموزشدیده در Hugging Face
- 43. تنظیم دقیق مدلهای از پیش آموزشدیده
- 44. استقرار (Deployment) مدلهای ترنسفورمر
- 45. بهینهسازی مدلهای ترنسفورمر برای استقرار
- 46. امنیت و ملاحظات اخلاقی در استفاده از ترنسفورمرها
- 47. تفسیرپذیری 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.