اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی تفسیرپذیری مدلهای NLP: جعبه سیاه را باز کنید
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تفسیرپذیری مدلهای NLP: جعبه سیاه را باز کنید
موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی (NLP)
موضوع میانی: Responsible AI for NLP
📋 سرفصلهای دوره
- 1. تفسیرپذیری مدلهای زبان طبیعی: مقدمهای
- 2. مبانی مدلهای یادگیری عمیق برای پردازش زبان
- 3. معماری ترانسفورمر: نگاهی دقیق
- 4. مکانیسم توجه در ترانسفورمرها
- 5. لایههای Embedding و نمایش کلمات
- 6. تکنیکهای نمایش کلمات: Word2Vec و GloVe
- 7. بررسی مدلهای زبانی بزرگ (LLM)
- 8. تکنیکهای Fine-tuning مدلهای زبانی
- 9. انواع دادههای آموزشی برای NLP
- 10. ارزیابی مدلهای زبان طبیعی
- 11. معیارهای ارزیابی: دقت، Recall و F1-Score
- 12. مقدمهای بر تفسیرپذیری در NLP
- 13. چرا تفسیرپذیری مدلهای NLP مهم است؟
- 14. تکنیکهای مبتنی بر گرادیان: Saliency Maps
- 15. تکنیکهای مبتنی بر گرادیان: Integrated Gradients
- 16. روشهای مبتنی بر Perturbation: LIME
- 17. روشهای مبتنی بر Perturbation: SHAP
- 18. تفسیرپذیری با استفاده از Activation Maximization
- 19. تجزیه و تحلیل لایههای پنهان در شبکههای عصبی
- 20. بررسی اهمیت ویژگیها در مدلهای NLP
- 21. تکنیکهای انتخاب ویژگی
- 22. روشهای کاهش ابعاد برای تفسیرپذیری
- 23. تفسیرپذیری مدلهای طبقهبندی متن
- 24. تفسیرپذیری مدلهای تشخیص موجودیت نامدار (NER)
- 25. تفسیرپذیری مدلهای خلاصهسازی متن
- 26. تفسیرپذیری مدلهای ترجمه ماشینی
- 27. تفسیرپذیری مدلهای پاسخ به سؤال
- 28. تفسیرپذیری در تحلیل احساسات
- 29. تفسیرپذیری مدلهای تولید متن
- 30. بررسی اثرات سوگیری در مدلهای NLP
- 31. روشهای کاهش سوگیری در دادهها
- 32. روشهای کاهش سوگیری در مدلها
- 33. تفسیرپذیری مدلهای چندزبانه
- 34. چالشهای تفسیرپذیری مدلهای زبانی بزرگ
- 35. تفسیرپذیری در تشخیص متنهای متخاصم
- 36. تفسیرپذیری برای اطمینان از امنیت مدلهای NLP
- 37. ابزارهای تفسیرپذیری مدلهای NLP
- 38. تفسیرپذیری و حریم خصوصی در NLP
- 39. تفسیرپذیری و مسئولیتپذیری در هوش مصنوعی
- 40. تفسیرپذیری و قانونگذاری در زمینه هوش مصنوعی
- 41. تفسیرپذیری و اخلاق در هوش مصنوعی
- 42. مطالعه موردی: تفسیرپذیری یک مدل تشخیص اسپم
- 43. مطالعه موردی: تفسیرپذیری یک مدل تحلیل احساسات
- 44. مطالعه موردی: تفسیرپذیری یک مدل خلاصهسازی اخبار
- 45. تفسیرپذیری در تشخیص اخبار جعلی
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.