اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی fine-tuning مدلهای زبانی: دستیابی به سبکهای منحصر به فرد و کنترل از طریق پرامپت
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره fine-tuning مدلهای زبانی: دستیابی به سبکهای منحصر به فرد و کنترل از طریق پرامپت
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبههای خاص (مانند لحن، سبک)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
- 2. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
- 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
- 4. پیشپردازش دادهها برای آموزش مدلهای زبانی
- 5. بررسی مجموعه دادههای متنی مناسب برای آموزش
- 6. روشهای توکنایز کردن و ساخت واژگان
- 7. مبانی آموزش مدلهای زبانی از ابتدا
- 8. آموزش پیشرفته مدلهای زبانی با دادههای بزرگ
- 9. مفاهیم تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبانی
- 10. انواع روشهای تنظیم دقیق
- 11. تنظیم دقیق با استفاده از دادههای برچسبدار
- 12. تنظیم دقیق بدون نظارت (Unsupervised Fine-tuning)
- 13. تنظیم دقیق نیمهنظارتی (Semi-supervised Fine-tuning)
- 14. استفاده از مجموعهدادههای تخصصی برای تنظیم دقیق
- 15. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در آموزش مدلهای زبانی
- 16. بررسی مدلهای زبانی از پیش آموزشدیده
- 17. معرفی مدلهای پرکاربرد مانند BERT و GPT
- 18. کاربرد مدلهای زبانی در تولید متن
- 19. تولید متن خلاقانه و داستانی
- 20. تولید متن خبری و تحلیلی
- 21. تولید محتوای آموزشی
- 22. تولید متن با سبکهای مختلف
- 23. کنترل سبک تولید متن از طریق پرامپت
- 24. اصول طراحی پرامپتهای موثر
- 25. تکنیکهای پیشرفته پرامپتنویسی
- 26. پرامپتهای زنجیرهای (Chain-of-Thought Prompting)
- 27. پرامپتهای مبتنی بر مثال (Few-shot Prompting)
- 28. پرامپتهای مبتنی بر دستورالعمل (Instruction Prompting)
- 29. پرامپتهای تعاملی و پرسش و پاسخ
- 30. تنظیم دقیق مدلها برای وظایف خاص
- 31. تنظیم دقیق برای خلاصهسازی متن
- 32. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
- 33. تنظیم دقیق برای پاسخ به پرسش
- 34. تنظیم دقیق برای طبقهبندی متن
- 35. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 36. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
- 37. تنظیم دقیق برای تولید کد
- 38. مبانی ارزیابی مدلهای زبانی
- 39. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
- 40. معیارهای ارزیابی برای وظایف خاص
- 41. تحلیل خطا و بهبود عملکرد مدل
- 42. روشهای افزایش خلاقیت در مدلهای زبانی
- 43. کنترل پارامترهای تولید متن (دما، Top-p)
- 44. تنظیم دقیق مدلها با استفاده از روشهای پارامتر-کارآمد (PEFT)
- 45. معرفی LoRA (Low-Rank Adaptation)
- 46. تنظیم دقیق با استفاده از آداپتورها (Adapters)
- 47. تنظیم دقیق با استفاده از Prompt Tuning
- 48. مقایسه روشهای PEFT
- 49. کاربرد مدلهای زبانی در سیستمهای توصیهگر
- 50. شخصیسازی محتوا با استفاده از مدلهای زبانی
- 51. تولید توضیحات محصول
- 52. تولید محتوای بازاریابی
- 53. مدیریت دانش با مدلهای زبانی
- 54. استخراج اطلاعات از اسناد
- 55. سازماندهی و جستجوی اطلاعات
- 56. مدلهای زبانی در حوزه hukum
- 57. تولید پیشنویس متون حقوقی
- 58. تحلیل اسناد حقوقی
- 59. ملاحظات فقهی در استفاده از مدلهای زبانی
- 60. کاربرد مدلهای زبانی در حوزه اقتصاد
- 61. تحلیل اخبار اقتصادی
- 62. پیشبینی روندهای بازار
- 63. ملاحظات شرعی در کاربردهای اقتصادی
- 64. کاربرد مدلهای زبانی در حوزه پزشکی
- 65. کمک به تشخیص بیماریها
- 66. تولید گزارشهای پزشکی
- 67. ملاحظات پزشکی و سلامت در استفاده از مدلهای زبانی
- 68. کاربرد مدلهای زبانی در آموزش
- 69. ایجاد محتوای آموزشی تعاملی
- 70. ارزیابی خودکار تکالیف
- 71. مدلهای زبانی و خانواده
- 72. تولید محتوای مناسب برای سنین مختلف
- 73. کمک به ارتباطات خانوادگی
- 74. ملاحظات فرهنگی در استفاده از مدلهای زبانی
- 75. کاربرد مدلهای زبانی در توسعه نرمافزار
- 76. تولید خودکار کد
- 77. مستندسازی کد
- 78. مدلهای زبانی و امنیت سایبری
- 79. شناسایی تهدیدات سایبری
- 80. کمک به دفاع سایبری
- 81. ملاحظات امنیتی در استفاده از مدلهای زبانی
- 82. کاربرد مدلهای زبانی در حوزه هنر
- 83. تولید اشعار و داستان
- 84. خلق آثار هنری جدید
- 85. ملاحظات هنری و فرهنگی در استفاده از مدلهای زبانی
- 86. مدلهای زبانی و روابط اجتماعی
- 87. کمک به ارتباطات غیرحضوری
- 88. تولید پیامهای مناسب
- 89. ملاحظات اجتماعی در استفاده از مدلهای زبانی
- 90. مدلهای زبانی و سبکهای ارتباطی
- 91. تولید متن با لحن رسمی و غیررسمی
- 92. تنظیم دقیق برای سبکهای نگارشی خاص
- 93. مدلهای زبانی و نقشآفرینی
- 94. تولید دیالوگ برای شخصیتها
- 95. ایجاد سناریوهای تعاملی
- 96. مدلهای زبانی و پادکست
- 97. تولید سناریو برای پادکست
- 98. خلاصهسازی محتوای پادکست
- 99. مدلهای زبانی و توسعه بازیهای ویدئویی
- 100. تولید داستان و دیالوگ در بازی
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.