اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی ساخت مدلهای زبانی سفارشی با استفاده از ترنسفورمرها
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ساخت مدلهای زبانی سفارشی با استفاده از ترنسفورمرها
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: شبکههای عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر پردازش زبان طبیعی و مدلهای زبانی
- 2. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
- 3. معماری ترنسفورمر: نگاهی عمیق
- 4. لایه توجه (Attention Mechanism) در ترنسفورمرها
- 5. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
- 6. کدگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder) در ترنسفورمر
- 7. نمایش کلمات (Word Embeddings) و انواع آن
- 8. روشهای پیشرفته نمایش کلمات (Word2Vec, GloVe)
- 9. یادگیری نمایشهای ترنسفورمر (Transformer Embeddings)
- 10. مجموعه دادههای متنی و پیشپردازش آنها
- 11. پاکسازی متن: حذف نویز و نرمالسازی
- 12. توکنسازی (Tokenization) و انواع آن
- 13. مدلهای زبانی آماری در مقابل مدلهای ترنسفورمر
- 14. مفاهیم اولیه مدلهای زبانی
- 15. انتروپی و پرپلکسیتی در مدلهای زبانی
- 16. آموزش مدلهای زبانی: روشهای مختلف
- 17. نظارت شده، نیمهنظارت شده و بدون نظارت
- 18. مبانی یادگیری عمیق برای مدلهای زبانی
- 19. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و چالشهای آنها
- 20. شبکههای حافظه کوتاهمدت طولانی (LSTM)
- 21. شبکههای حافظه کوتاهمدت (GRU)
- 22. محدودیتهای مدلهای ترنهاد در پردازش توالیهای طولانی
- 23. معرفی مدلهای پیشآموزشدیده (Pre-trained Models)
- 24. فاز پیشآموزش (Pre-training Phase)
- 25. فاز تنظیم دقیق (Fine-tuning Phase)
- 26. معماری BERT و نحوه کار آن
- 27. تکنیکهای Masked Language Model (MLM)
- 28. تکنیکهای Next Sentence Prediction (NSP)
- 29. کاربردهای BERT در وظایف پردازش زبان طبیعی
- 30. مدلهای GPT و معماری آنها
- 31. تولید متن با استفاده از مدلهای GPT
- 32. کاربردهای GPT در تولید محتوا
- 33. آموزش مدلهای زبانی سفارشی
- 34. انتخاب معماری مناسب برای مدل سفارشی
- 35. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
- 36. مجموعه دادههای اختصاصی برای آموزش سفارشی
- 37. جمعآوری و برچسبگذاری دادههای مورد نیاز
- 38. معیارهای ارزیابی مدلهای زبانی
- 39. ارزیابی کیفیت متن تولید شده
- 40. ارزیابی دقت مدل در وظایف خاص
- 41. روشهای ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
- 42. کاربرد مدلهای زبانی در خلاصهسازی متن
- 43. مدلهای خلاصهسازی استخراجی (Extractive Summarization)
- 44. مدلهای خلاصهسازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
- 45. تنظیم دقیق مدلهای ترنسفورمر برای خلاصهسازی
- 46. کاربرد مدلهای زبانی در ترجمه ماشینی
- 47. معماری ترنسفورمر برای ترجمه ماشینی
- 48. مجموعه دادههای موازی برای ترجمه
- 49. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی (BLEU Score)
- 50. تنظیم دقیق مدلهای ترنسفورمر برای ترجمه
- 51. کاربرد مدلهای زبانی در پاسخ به سوال
- 52. سیستمهای پرسش و پاسخ استخراجی
- 53. سیستمهای پرسش و پاسخ تولیدی
- 54. آموزش مدلها برای درک زمینه سوال
- 55. کاربرد مدلهای زبانی در تحلیل احساسات
- 56. شناسایی احساسات در متن (مثبت، منفی، خنثی)
- 57. تحلیل احساسات در مقیاس عمیقتر (خشم، شادی، غم)
- 58. تنظیم دقیق مدلها برای تحلیل احساسات
- 59. کاربرد مدلهای زبانی در دستهبندی متن
- 60. دستهبندی اسناد، اخبار، نظرات
- 61. تکنیکهای مهندسی ویژگی برای دستهبندی
- 62. تنظیم دقیق مدلها برای دستهبندی متن
- 63. کاربرد مدلهای زبانی در تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 64. شناسایی افراد، مکانها، سازمانها
- 65. تنظیم دقیق مدلها برای NER
- 66. کاربرد مدلهای زبانی در تولید کد
- 67. کدنویسی با کمک هوش مصنوعی
- 68. آموزش مدلها برای درک زبان برنامهنویسی
- 69. کاربرد مدلهای زبانی در تولید متن خلاقانه
- 70. نوشتن داستان، شعر، نمایشنامه
- 71. اخلاق در استفاده از مدلهای زبانی تولیدی
- 72. مسئولیتپذیری در تولید محتوا
- 73. امنیت و حریم خصوصی در مدلهای زبانی
- 74. جلوگیری از تولید محتوای مضر
- 75. پیادهسازی مدلهای زبانی بر روی سختافزار
- 76. بهینهسازی مدلها برای سرعت و کارایی
- 77. کتابخانهها و فریمورکهای محبوب (Hugging Face, TensorFlow, PyTorch)
- 78. تکنیکهای توزیع شده برای آموزش مدلهای بزرگ
- 79. مدیریت منابع محاسباتی برای آموزش مدلهای زبانی
- 80. ارتباط با جامعه علمی و توسعهدهندگان
- 81. آخرین روندها و نوآوریها در مدلهای زبانی
- 82. آینده مدلهای زبانی و هوش مصنوعی
- 83. مدلهای چندوجهی (Multimodal Models)
- 84. یادگیری تقویتی در مدلهای زبانی
- 85. مدلهای زبانی کوچکتر و کارآمدتر
- 86. تفسیرپذیری (Interpretability) در مدلهای زبانی
- 87. مدلهای زبانی برای زبان فارسی
- 88. چالشهای پردازش زبان فارسی
- 89. منابع دادهای فارسی برای آموزش مدلها
- 90. تنظیم دقیق مدلهای موجود برای زبان فارسی
- 91. توسعه مدلهای زبانی بومی
- 92. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در مدلهای فارسی
- 93. کاربرد مدلهای زبانی در حوزه آموزش
- 94. ارائه محتوای آموزشی شخصیسازی شده
- 95. سیستمهای هوشمند کمک آموزشی
- 96. ارزیابی پیشرفت دانشآموزان با مدلهای زبانی
- 97. مدلهای زبانی در حوزه سلامت
- 98. کمک به تشخیص بیماریها
- 99. تحلیل متون پزشکی و پژوهشهای علمی
- 100. پشتیبانی از بیماران با چتباتهای هوشمند
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.