اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای عملی شبکه‌های عصبی ترنسفورمر

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 راهنمای عملی شبکه‌های عصبی ترنسفورمر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 2. معماری اصلی ترنسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
  • 3. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 4. محاسبه‌ی توجه مقیاس‌دار (Scaled Dot-Product Attention)
  • 5. توجه چندگانه (Multi-Head Attention)
  • 6. اتصالات باقیمانده (Residual Connections) و نرمال‌سازی لایه (Layer Normalization)
  • 7. رمزگذار ترنسفورمر: بررسی دقیق‌تر
  • 8. رمزگشا ترنسفورمر: بررسی دقیق‌تر
  • 9. انکودینگ موقعیتی (Positional Encoding)
  • 10. تابع فعال‌سازی در ترنسفورمرها
  • 11. شبکه‌های ترنسفورمر و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 12. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده ترنسفورمر (Pre-trained Transformer Models)
  • 13. BERT: معماری، آموزش و کاربردها
  • 14. GPT: معماری، آموزش و کاربردها
  • 15. تفاوت‌های کلیدی بین BERT و GPT
  • 16. Fine-tuning مدل‌های ترنسفورمر پیش‌آموزش‌دیده
  • 17. کاربردهای ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
  • 18. کاربردهای ترنسفورمر در خلاصه‌سازی متن
  • 19. کاربردهای ترنسفورمر در پاسخ به سوال (Question Answering)
  • 20. کاربردهای ترنسفورمر در تولید متن
  • 21. ترنسفورمرها و مدل‌های تصویر
  • 22. Vision Transformer (ViT)
  • 23. DeiT: Data-efficient Image Transformers
  • 24. ترنسفورمرها در تشخیص اشیا
  • 25. ترنسفورمرها در تقسیم‌بندی تصاویر
  • 26. توجه خودکار (Self-Attention) در بینایی کامپیوتر
  • 27. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
  • 28. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌های ترنسفورمر
  • 29. هرس (Pruning) مدل‌های ترنسفورمر
  • 30. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 31. ترنسفورمرها و سخت‌افزار: TPUها و GPUها
  • 32. پیاده‌سازی ترنسفورمر با TensorFlow
  • 33. پیاده‌سازی ترنسفورمر با PyTorch
  • 34. ترنسفورمرها و حافظه: محدودیت‌ها و راهکارها
  • 35. مدل‌های ترنسفورمر با حافظه طولانی
  • 36. Sparse Attention
  • 37. Longformer: توجه پراکنده برای متن‌های طولانی
  • 38. Reformer: کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 39. Performer: توجه سریع و دقیق
  • 40. Transformer-XL: توجه بازگشتی
  • 41. آینده‌ی ترنسفورمرها و تحقیقات فعلی
  • 42. ترنسفورمرها در مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
  • 43. کاربردهای ترنسفورمر در زمینه‌های تخصصی (علوم پزشکی، مالی و غیره)
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: Attention Mechanism BERT Deep Learning GPT NLP PyTorch TensorFlow Transformer Transformer Networks Vision Transformer پردازش زبان طبیعی شبکه‌های عصبی ترنسفورمر مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.