فلشکارتهای آموزشی پردازش زبان طبیعی پیشرفته: مدلهای ترانسفورمر و شبکههای عصبی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی پیشرفته: مدلهای ترانسفورمر و شبکههای عصبی
موضوع کلی: برنامه نویسی
موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر پردازش زبان طبیعی
- 2. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
- 3. آشنایی با شبکههای عصبی مصنوعی
- 4. شبکههای عصبی بازگشتی (RNNs)
- 5. شبکههای حافظه طولانی کوتاه (LSTMs)
- 6. شبکههای حافظه کوتاهمدت (GRUs)
- 7. مفهوم مدلهای زبانی
- 8. مدلهای زبانی آماری
- 9. مدلهای زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
- 10. معماری ترانسفورمر: اصول اولیه
- 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 12. توجه خودی (Self-Attention)
- 13. لایه رمزگذار (Encoder Layer) در ترانسفورمر
- 14. لایه رمزگشا (Decoder Layer) در ترانسفورمر
- 15. مدلهای ترانسفورمر پیشآموزشدیده
- 16. BERT: مفاهیم و کاربردها
- 17. GPT: مفاهیم و کاربردها
- 18. Transformer-XL
- 19. RoBERTa
- 20. ALBERT
- 21. XLNet
- 22. DistilBERT
- 23. T5: Text-to-Text Transfer Transformer
- 24. BART
- 25. ELECTRA
- 26. مفاهیم پیشپردازش متن
- 27. توکنایز کردن (Tokenization)
- 28. روشهای توکنایز کردن: WordPiece, BPE
- 29. کدگذاری متن: One-Hot Encoding
- 30. کدگذاری متن: Word Embeddings
- 31. Word2Vec: CBOW و Skip-gram
- 32. GloVe: Global Vectors for Word Representation
- 33. FastText
- 34. استفاده از Embeddings در مدلهای ترانسفورمر
- 35. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای ترانسفورمر
- 36. کاربرد ترانسفورمرها در طبقهبندی متن
- 37. کاربرد ترانسفورمرها در تشخیص موجودیت نامدار (NER)
- 38. کاربرد ترانسفورمرها در پاسخگویی به سوال (Question Answering)
- 39. کاربرد ترانسفورمرها در خلاصهسازی متن
- 40. کاربرد ترانسفورمرها در ترجمه ماشینی
- 41. کاربرد ترانسفورمرها در تولید متن
- 42. کاربرد ترانسفورمرها در تحلیل احساسات
- 43. کاربرد ترانسفورمرها در درک مطلب
- 44. کاربرد ترانسفورمرها در تشخیص شباهت متنی
- 45. کاربرد ترانسفورمرها در تولید دیالوگ
- 46. کاربرد ترانسفورمرها در ارزیابی مدلهای زبانی
- 47. معیارهای ارزیابی مدلهای زبانی
- 48. Perplexity
- 49. BLEU Score
- 50. ROUGE Score
- 51. METEOR Score
- 52. BERTScore
- 53. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
- 54. تعصب در مدلهای زبانی
- 55. حریم خصوصی در دادههای متنی
- 56. امنیت مدلهای زبانی
- 57. کاربرد ترانسفورمرها در حوزه فارسی
- 58. پیشپردازش متن فارسی
- 59. مدلهای زبانی فارسی
- 60. تنظیم دقیق مدلهای ترانسفورمر برای زبان فارسی
- 61. ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
- 62. خلاصهسازی متون فارسی
- 63. تحلیل احساسات متون فارسی
- 64. پاسخگویی به سوالات فارسی
- 65. تولید متن فارسی خلاقانه
- 66. کاربرد ترانسفورمرها در آموزش مجازی
- 67. سیستمهای توصیهگر مبتنی بر متن
- 68. پردازش زبان طبیعی در موتورهای جستجو
- 69. پردازش زبان طبیعی در دستیارهای صوتی
- 70. پردازش زبان طبیعی در تحلیل شبکههای اجتماعی
- 71. پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت (با رعایت چارچوب رسمی)
- 72. پردازش زبان طبیعی در حوزه حقوق (با رعایت چارچوب رسمی)
- 73. پردازش زبان طبیعی در حوزه اقتصاد (با رعایت چارچوب رسمی)
- 74. روشهای پیشرفتهتر در مدلهای ترانسفورمر
- 75. ترانسفورمرهای اسپارس (Sparse Transformers)
- 76. ترانسفورمرهای کارآمد (Efficient Transformers)
- 77. ترانسفورمرهای مولتیمودال (Multimodal Transformers)
- 78. نقش مدلهای ترانسفورمر در هوش مصنوعی عمومی
- 79. مباحث پژوهشی نوین در پردازش زبان طبیعی
- 80. مدلهای زبانی کوچک و فشرده
- 81. یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی
- 82. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
- 83. پردازش زبان طبیعی و علوم شناختی
- 84. پردازش زبان طبیعی و فلسفه زبان
- 85. معرفی ابزارهای متنباز برای پردازش زبان طبیعی
- 86. کتابخانههای رایج: Hugging Face Transformers
- 87. کتابخانههای رایج: spaCy
- 88. کتابخانههای رایج: NLTK (با رویکرد سازگار)
- 89. کار با دادههای بزرگ متنی
- 90. مدیریت حافظه در مدلهای بزرگ
- 91. بهینهسازی آموزش مدلهای ترانسفورمر
- 92. استفاده از GPU و TPU برای آموزش
- 93. تکنیکهای Regularization
- 94. Dropout و انواع آن
- 95. Batch Normalization
- 96. Layer Normalization
- 97. آموزش توزیعشده (Distributed Training)
- 98. مباحث پیشرفته در مکانیزم توجه
- 99. توجه چند سر (Multi-Head Attention)
- 100. توجه ترکیبی (Compound Attention)
SMART LEARNING PLATFORM
از مطالعه تا یادگیری ماندگار
فراتر از یک مجموعه فلشکارت؛ تجربهای تعاملی برای یادگیری، تمرین، مرور هوشمند و مشاهده مسیر پیشرفت شما، همراه با امکان دریافت گواهی پایان دوره در دورههای واجد شرایط.
مرور فاصلهدار
آمار یادگیری
گواهی دوزبانه
یادگیری را به یک مسیر قابل پیگیری تبدیل کنید
با ورود به سامانه آموزشی، محتوای دوره را بهصورت مرحلهای دنبال کنید، فلشکارتها را مرور کنید، دانش خود را با پرسشها و آزمونها بسنجید و روند پیشرفتتان را در طول مسیر ببینید.
⟳
مرور فاصلهدار هوشمند
با مرور زماندار، کارتهای تازه و کارتهای سررسیدشده را بر اساس برنامه مرور دنبال کنید. ارزیابی پاسخها به زمانبندی مرورهای بعدی کمک میکند تا تمرین متناسبتری داشته باشید.
◉
مشاهده مسیر پیشرفت
میزان مشاهده فلشکارتها، فعالیتهای مرور، عملکرد آزمونها و آمار یادگیری را بررسی کنید و تصویر روشنتری از مسیر آموزشی خود داشته باشید.
▤
یادگیری مرحلهبهمرحله
فصلها و بخشهای آموزشی را به ترتیب دنبال کنید، مطالب دیدهنشده را پیدا کنید و بدون سردرگمی به ادامه مسیر برگردید.
✓
تمرین و سنجش آموختهها
با نکتههای آموزشی، پرسش و پاسخ، کوییزها و آزمونهای پایان فصل، دانستههای خود را تمرین کنید و بخشهایی را که به توجه بیشتری نیاز دارند بشناسید.
SMART REVIEW
هر بار، مرور هدفمندتر
لازم نیست هر روز از ابتدا درباره اینکه چه چیزی را مرور کنید تصمیم بگیرید. سامانه، صف مرور روزانه را بر اساس کارتهای تازه و موعد مرور کارتها آماده میکند. شما پاسخ را ارزیابی میکنید و برنامه مرور با توجه به آن تنظیم میشود.
دوباره
برای کارتهایی که به تمرین زودتر نیاز دارند.
سخت
برای پاسخهایی که با دشواری به یاد آمدهاند.
خوب
برای پاسخهایی که بهدرستی به یاد آوردهاید.
آسان
برای کارتهایی که پاسخ آنها را بهآسانی میدانید.
برنامه مرور بر اساس ارزیابی شما تنظیم میشود؛ مرور منظم میتواند به تثبیت آموختهها کمک کند، اما بهتنهایی تضمینکننده تسلط کامل نیست.
محتوا را به شیوههای مختلف تمرین کنید
ساختار دورهها متناسب با موضوع آموزشی طراحی شده است و ممکن است انواع مختلفی از محتوا را در بر بگیرد.
نکتههای ساده
برای مرور سریع مفاهیم اصلی و نکات کلیدی.
نکتههای رسمی
برای تمرین تعاریف، اصطلاحات و بیان دقیق علمی.
کوییز
برای سنجش درک مطلب و بررسی گزینه صحیح.
پرسش و پاسخ
برای تمرین یادآوری و سنجش میزان تسلط بر مطالب.
محتوای هر دوره بر اساس ساختار و امکانات فعال همان دوره ارائه میشود.
LEARN ANYWHERE
همراه شما روی مرورگر
برای استفاده از نسخه تحت وب، کافی است با حساب کاربری خود وارد سامانه شوید. بدون نیاز به نصب یک برنامه اختصاصی، میتوانید از مرورگر سازگار روی گوشی، تبلت یا رایانه به دورههای در دسترس خود مراجعه کنید.
گوشی هوشمند
برای مطالعه در زمانهای کوتاه
تبلت و لپتاپ
برای مطالعه و مرور راحتتر
حساب کاربری شخصی
برای دسترسی به دورههای مجاز شما
COURSE COMPLETION CERTIFICATE
گواهی پایان دوره؛ ثبت دستاورد شما
در دورههایی که امکان دریافت گواهی برای آنها فعال است، میتوانید پس از تکمیل شرایط آموزشی، درخواست گواهی پایان دوره ثبت کنید.
شرایط درخواست گواهی
✓ داشتن دسترسی دارای قابلیت گواهی برای دوره مربوطه.
✓ تکمیل اطلاعات لازم در پروفایل، شامل کد ملی معتبر، عکس پرسنلی و نام و نام خانوادگی انگلیسی.
✓ مشاهده تمام فلشکارتهای فعال دوره.
✓ قبولی در آزمونهای پایان فصل، در صورت وجود آزمون برای فصلها.
فارسی و انگلیسی
پس از تأیید و انتشار، نسخههای فارسی و انگلیسی گواهی در دسترس قرار میگیرند.
استعلام آنلاین
گواهی منتشرشده دارای QR Code و لینک اختصاصی برای بررسی آنلاین اعتبار آن است.
دانلود و چاپ
پس از انتشار گواهی، امکان دریافت نسخه PDF فارسی و انگلیسی و چاپ آن فراهم است.
توجه: ثبت درخواست به معنای صدور قطعی نیست. درخواست گواهی پس از بررسی و تأیید ادمین منتشر میشود. این گواهی، گواهی پایان دوره آموزشی است و بهخودیخود معادل مدرک دانشگاهی یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست.
یادگیری را شروع کنید؛ پیشرفت را دنبال کنید
با تمرین منظم، مرور هدفمند و پیگیری مسیر آموزشی خود، قدمبهقدم دانش و مهارتهایتان را گسترش دهید.
هر کارت، یک قدم به جلو
امکانات محتوایی، مرور و گواهی بر اساس سطح دسترسی و تنظیمات هر دوره متفاوت است.
نگاهی به محیط سامانه
یادگیری هوشمند، قدمبهقدم
با محیط سامانه آموزشی آشنا شوید و نمونههایی از فضای یادگیری، فلشکارتها و ابزارهای مرور و تمرین را مشاهده کنید.
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
امکانات بیشتر سامانه
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
یادگیری فراتر از مطالعه معمولی
با فلشکارتهای آموزشی، مرور هدفمند و تمرین مستمر، مطالب را فعالانه یاد بگیرید و مسیر پیشرفت خود را دنبال کنید.
تگها:
NLP
برنامه نویسی پایتون
پردازش زبان طبیعی
ترانسفورمر
شبکه عصبی
مدل زبان
هوش مصنوعی
یادگیری عمیق
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.