دوره ساخت مدلهای زبان سفارشی با ترنسفورمرها همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ساخت مدلهای زبان سفارشی با ترنسفورمرها
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: شبکههای عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبانی
- 2. پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
- 3. مبانی شبکههای عصبی
- 4. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 5. مشکلات شبکههای RNN و راهحلها
- 6. معماری ترنسفورمر: یک معرفی
- 7. مکانیسم توجه (Attention) در ترنسفورمرها
- 8. خود-توجهی (Self-Attention) و اهمیت آن
- 9. انکودر و دیکودر در ترنسفورمرها
- 10. موقعیتیابی (Positional Encoding) در ترنسفورمرها
- 11. لایههای نرمالسازی (Layer Normalization)
- 12. اتصالات باقیمانده (Residual Connections)
- 13. آموزش ترنسفورمرها: بهینهسازها و نرخ یادگیری
- 14. مجموعهدادههای متنی برای آموزش مدلهای زبانی
- 15. پیشپردازش متن: توکنایز کردن و پاکسازی
- 16. واژهنامهها و نمایش برداری کلمات (Word Embeddings)
- 17. معماری BERT و کاربردهای آن
- 18. Fine-tuning مدلهای BERT از پیش آموزشدیده
- 19. معماری GPT و تولید متن
- 20. روشهای نمونهبرداری از مدلهای زبانی
- 21. ارزیابی مدلهای زبانی: معیارها و روشها
- 22. Perplexity به عنوان معیار ارزیابی
- 23. مقدمهای بر Hugging Face Transformers
- 24. استفاده از Transformers برای طبقهبندی متن
- 25. استفاده از Transformers برای تشخیص موجودیت نامدار (NER)
- 26. استفاده از Transformers برای خلاصهسازی متن
- 27. استفاده از Transformers برای ترجمه ماشینی
- 28. مدلهای زبانی مبتنی بر ترنسفورمر برای پاسخ به سوال
- 29. مقدمهای بر مدلهای زبانی چندزبانه
- 30. استفاده از مدلهای زبانی برای تولید کد
- 31. تولید متن خلاقانه با مدلهای زبانی
- 32. کنترل تولید متن با استفاده از ویژگیها
- 33. مدلهای زبانی و اخلاق: سوگیری و انصاف
- 34. تکنیکهای کاهش سوگیری در مدلهای زبانی
- 35. مدلهای زبانی و حفظ حریم خصوصی
- 36. مقدمهای بر دانشنامههای برداری (Vector Databases)
- 37. استفاده از دانشنامههای برداری با مدلهای زبانی
- 38. بهینهسازی مدلهای زبانی برای استقرار
- 39. تکنیکهای کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
- 40. تکنیکهای تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 41. استقرار مدلهای زبانی در محیطهای ابری
- 42. استقرار مدلهای زبانی در دستگاههای لبه (Edge Devices)
- 43. نظارت و نگهداری مدلهای زبانی
- 44. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مدلهای زبانی
- 45. تطبیق دامنه (Domain Adaptation) برای مدلهای زبانی
- 46. آموزش تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
- 47. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 48. چالشها و فرصتهای مدلهای زبانی بزرگ
- 49. تکنیکهای افزایش حافظه مدل
- 50. مدلهای زبانی و استدلال
- 51. مدلهای زبانی و درک زبان طبیعی
- 52. مدلهای زبانی و تولید زبان طبیعی
- 53. آینده مدلهای زبانی و ترنسفورمرها
- 54. کاربردهای نوظهور مدلهای زبانی
- 55. مدلهای زبانی در حوزه سلامت
- 56. مدلهای زبانی در حوزه مالی
- 57. مدلهای زبانی در حوزه حقوقی
- 58. مدلهای زبانی و آموزش
- 59. مدلهای زبانی و خدمات مشتری
- 60. مدلهای زبانی و تولید محتوا
- 61. مدلهای زبانی و تحقیقات علمی
- 62. روشهای دیباگینگ مدلهای زبانی
- 63. بهبود پایداری مدلهای زبانی
- 64. مقایسه معماریهای مختلف ترنسفورمر
- 65. تحلیل خطا در مدلهای زبانی
- 66. استفاده از مدلهای زبانی برای تحلیل احساسات
- 67. شناسایی و مقابله با اطلاعات نادرست با استفاده از مدلهای زبانی
- 68. مدلهای زبانی و ایمنی سایبری
- 69. توسعه ابزارهای ارزیابی خودکار مدلهای زبانی
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.