اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی مدلهای زبانی آماری: مبانی، تکنیکها و کاربردهای تحلیلی پیشرفته
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مدلهای زبانی آماری: مبانی، تکنیکها و کاربردهای تحلیلی پیشرفته
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: مدلهای زبانی آماری
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبانی آماری
- 2. زبان و مدلسازی زبان: چالشها و رویکردها
- 3. احتمال و نظریه اطلاعات در مدلسازی زبان
- 4. مدلهای N-gram: اصول و پیادهسازی
- 5. تخمین احتمال در مدلهای N-gram
- 6. هموارسازی (Smoothing) در مدلهای N-gram
- 7. انواع روشهای هموارسازی: Add-k, Good-Turing, Kneser-Ney
- 8. ارزیابی مدلهای زبانی: معیار سردرگمی (Perplexity)
- 9. مدلسازی زبان با استفاده از دیکشنری و واژگان
- 10. مدلهای زبانی مبتنی بر کلاس (Class-based Language Models)
- 11. مدلهای زبانی پنهان مارکوف (Hidden Markov Models - HMMs)
- 12. کاربرد HMM در تشخیص گفتار
- 13. کاربرد HMM در برچسبزنی اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
- 14. مدلهای زبانی عصبی (Neural Language Models - NLM)
- 15. مقدمهای بر شبکههای عصبی و مدلهای زبانی
- 16. Word Embeddings: Word2Vec, GloVe, FastText
- 17. شبکههای عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
- 18. LSTM و GRU برای مدلسازی زبان
- 19. مدلهای توالی به توالی (Sequence-to-Sequence Models)
- 20. توجه (Attention Mechanism) در مدلهای زبانی
- 21. Transformerها و مدلهای زبانی مبتنی بر Transformer
- 22. BERT: معماری، پیشآموزش و fine-tuning
- 23. GPT: معماری، پیشآموزش و کاربردها
- 24. مدلهای زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs)
- 25. چالشها و محدودیتهای LLMها
- 26. تکنیکهای کاهش ابعاد در مدلهای زبانی
- 27. مدلهای زبانی و تولید متن
- 28. مدلهای زبانی و خلاصهسازی متن
- 29. مدلهای زبانی و ترجمه ماشینی
- 30. مدلهای زبانی و پاسخ به سوال
- 31. مدلهای زبانی و تشخیص موجودیت نامدار (Named Entity Recognition - NER)
- 32. مدلهای زبانی و تحلیل احساسات
- 33. مدلهای زبانی و تشخیص هرزنامه
- 34. کاربردهای پیشرفته مدلهای زبانی در تحلیل دادههای متنی
- 35. مدلهای زبانی و استخراج دانش
- 36. تفسیرپذیری مدلهای زبانی (Interpretability)
- 37. مدلهای زبانی و سوگیری (Bias)
- 38. تکنیکهای کاهش سوگیری در مدلهای زبانی
- 39. امنیت مدلهای زبانی و حملات Adversarial
- 40. آینده مدلهای زبانی آماری و تحقیقات جاری
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.