دوره چارچوبهای مدرن برای توسعه مدلهای زبانی بزرگ همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره چارچوبهای مدرن برای توسعه مدلهای زبانی بزرگ
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: چارچوبهای یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ و چارچوبهای یادگیری عمیق
- 2. مروری بر TensorFlow و PyTorch: مقایسه و انتخاب
- 3. نصب و پیکربندی TensorFlow
- 4. نصب و پیکربندی PyTorch
- 5. مبانی تنسورها در TensorFlow
- 6. مبانی تنسورها در PyTorch
- 7. ساخت شبکههای عصبی ساده با TensorFlow Keras
- 8. ساخت شبکههای عصبی ساده با PyTorch
- 9. بهینهسازی مدلها با گرادیان کاهشی در TensorFlow
- 10. بهینهسازی مدلها با گرادیان کاهشی در PyTorch
- 11. مجموعهدادهها و پیشپردازش داده برای مدلهای زبانی
- 12. ایجاد DataLoader در PyTorch و tf.data در TensorFlow
- 13. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
- 14. شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش متن
- 15. مکانیسم Attention و Transformerها
- 16. پیادهسازی Transformer با TensorFlow
- 17. پیادهسازی Transformer با PyTorch
- 18. مدلهای از پیش آموزشدیده (Pre-trained Models) در TensorFlow Hub
- 19. مدلهای از پیش آموزشدیده (Pre-trained Models) در PyTorch Hub
- 20. Fine-tuning مدلهای زبانی بزرگ از پیش آموزشدیده
- 21. انتقال یادگیری (Transfer Learning) برای NLP
- 22. استفاده از Embedding لغوی (Word Embeddings) در TensorFlow
- 23. استفاده از Embedding لغوی (Word Embeddings) در PyTorch
- 24. مدلهای BERT و مشتقات آن
- 25. استفاده از مدلهای BERT در TensorFlow
- 26. استفاده از مدلهای BERT در PyTorch
- 27. مدلهای GPT و مشتقات آن
- 28. استفاده از مدلهای GPT در TensorFlow
- 29. استفاده از مدلهای GPT در PyTorch
- 30. تولید متن با مدلهای زبانی بزرگ
- 31. ارزیابی مدلهای زبانی بزرگ: معیارها و روشها
- 32. استفاده از TensorBoard برای تجسم آموزش مدل
- 33. اشکالزدایی و رفع مشکلات در آموزش مدلهای زبانی
- 34. بهینهسازی عملکرد مدلهای زبانی بزرگ
- 35. استقرار مدلهای زبانی بزرگ (Deployment)
- 36. استفاده از TensorFlow Serving
- 37. استفاده از TorchServe
- 38. مقدمهای بر TPU و GPU برای آموزش مدلهای زبانی
- 39. استفاده از Distributed Training در TensorFlow
- 40. استفاده از Distributed Training در PyTorch
- 41. کار با دادههای متنی بزرگ: تکنیکها و ابزارها
- 42. مدیریت حافظه در آموزش مدلهای زبانی بزرگ
- 43. پیادهسازی یک چتبات ساده با مدل زبانی بزرگ
- 44. استفاده از Hugging Face Transformers library
- 45. مدلهای زبانی چندزبانه (Multilingual Language Models)
- 46. کاربرد مدلهای زبانی بزرگ در خلاصهسازی متن
- 47. کاربرد مدلهای زبانی بزرگ در ترجمه ماشینی
- 48. کاربرد مدلهای زبانی بزرگ در تحلیل احساسات
- 49. کاربرد مدلهای زبانی بزرگ در پاسخ به سوالات
- 50. اخلاق و مسئولیتپذیری در توسعه مدلهای زبانی بزرگ
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.