اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی راهنمای جامع شبکههای عصبی ترنسفورمر
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهنمای جامع شبکههای عصبی ترنسفورمر
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: شبکههای عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر شبکههای عصبی و یادگیری عمیق
- 2. مفاهیم پایه شبکههای عصبی مصنوعی
- 3. توابع فعالسازی در شبکههای عصبی
- 4. پسانتشار خطا و بهینهسازی گرادیان
- 5. معرفی معماریهای پرکاربرد شبکههای عصبی
- 6. شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN)
- 7. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 8. آشنایی با مفاهیم اولیه پردازش زبان طبیعی
- 9. مدلهای زبانی سنتی
- 10. آغاز راه مدلهای ترنسفورمر
- 11. معماری اصلی ترنسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
- 12. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 13. توجه خودی (Self-Attention)
- 14. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
- 15. تکمیل و نرمالسازی لایهها
- 16. اتصالات باقیمانده (Residual Connections)
- 17. نرمالسازی لایه (Layer Normalization)
- 18. شبکههای عصبی ترنسفورمر: جزئیات پیادهسازی
- 19. کدگذاری موقعیت (Positional Encoding)
- 20. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
- 21. آموزش مدل ترنسفورمر
- 22. تابع هزینه (Loss Function)
- 23. بهینهسازها (Optimizers)
- 24. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
- 25. ارزیابی مدلهای ترنسفورمر
- 26. معیارهای ارزیابی در پردازش زبان طبیعی
- 27. کاربردهای شبکههای عصبی ترنسفورمر
- 28. ترجمه ماشینی با ترنسفورمرها
- 29. خلاصهسازی متن با ترنسفورمرها
- 30. تولید متن با ترنسفورمرها
- 31. پاسخ به سوال با ترنسفورمرها
- 32. تحلیل احساسات با ترنسفورمرها
- 33. طبقهبندی متن با ترنسفورمرها
- 34. تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 35. مدلهای پیشآموزشدیده (Pre-trained Models)
- 36. معرفی مدلهای ترنسفورمر معروف
- 37. BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
- 38. GPT: Generative Pre-trained Transformer
- 39. RoBERTa
- 40. XLNet
- 41. ALBERt
- 42. DistilBERT
- 43. T5: Text-to-Text Transfer Transformer
- 44. تکنیکهای تنظیم دقیق (Fine-tuning)
- 45. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
- 46. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در ترنسفورمرها
- 47. استفاده از مدلهای ترنسفورمر از پیش آموزشدیده
- 48. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
- 49. تنظیم دقیق برای خلاصهسازی متن
- 50. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوال
- 51. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
- 52. تنظیم دقیق برای طبقهبندی متن
- 53. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نامگذاری شده
- 54. بهینهسازی و تسریع مدلهای ترنسفورمر
- 55. کوانتیزاسیون (Quantization)
- 56. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 57. هرس کردن (Pruning)
- 58. استفاده از سختافزارهای شتابدهنده
- 59. ملاحظات اخلاقی و مسئولیتپذیری در هوش مصنوعی
- 60. سوگیری در دادهها و مدلها
- 61. تفسیرپذیری مدلهای ترنسفورمر
- 62. کاربردهای ترنسفورمر در حوزههای غیر زبانی
- 63. ترنسفورمرها در پردازش تصویر
- 64. ترنسفورمرها در پردازش صدا
- 65. ترنسفورمرها در یادگیری تقویتی
- 66. ترنسفورمرها در کشف دارو و علوم زیستی
- 67. ترنسفورمرها در تحلیل دادههای سری زمانی
- 68. ترنسفورمرها در سیستمهای توصیهگر
- 69. ترنسفورمرها در تحلیل شبکههای اجتماعی
- 70. مباحث پیشرفته در معماری ترنسفورمر
- 71. ترنسفورمرهای اسپارس (Sparse Transformers)
- 72. ترنسفورمرهای خطی (Linear Transformers)
- 73. ترنسفورمرهای کارآمد (Efficient Transformers)
- 74. مدلهای ترنسفورمر چندوجهی (Multimodal Transformers)
- 75. ترنسفورمرهای گراف (Graph Transformers)
- 76. ترنسفورمرهای مبتنی بر فرمول (Formula-based Transformers)
- 77. ترنسفورمرهای مبتنی بر دانش (Knowledge-based Transformers)
- 78. ترنسفورمرهای با حافظه بلندمدت
- 79. ترنسفورمرهای خودرگرسیو (Autoregressive Transformers)
- 80. ترنسفورمرهای خودانطباقی (Self-adaptive Transformers)
- 81. ترنسفورمرهای مبتنی بر یادگیری فعال (Active Learning Transformers)
- 82. ترنسفورمرهای مبتنی بر یادگیری نیمهنظارت شده (Semi-supervised Transformers)
- 83. ترنسفورمرهای مبتنی بر یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Transformers)
- 84. کاربرد ترنسفورمرها در پژوهشهای علمی
- 85. ترنسفورمرها در علوم کامپیوتر
- 86. ترنسفورمرها در مهندسی نرمافزار
- 87. ترنسفورمرها در تحلیل دادههای بزرگ
- 88. ترنسفورمرها در سیستمهای توزیع شده
- 89. ترنسفورمرها در امنیت سایبری
- 90. ترنسفورمرها در پیشبینی و شبیهسازی
- 91. ترنسفورمرها در بهینهسازی فرآیندها
- 92. ترنسفورمرها در طراحی سیستمهای هوشمند
- 93. ترنسفورمرها در توسعه رباتیک
- 94. ترنسفورمرها در آموزش و یادگیری ماشینی
- 95. ترنسفورمرها در سیستمهای تشخیص پزشکی
- 96. ترنسفورمرها در تحلیل متون تاریخی
- 97. ترنسفورمرها در حقوق و قوانین
- 98. ترنسفورمرها در اقتصاد و بازارهای مالی
- 99. ترنسفورمرها در مطالعات اجتماعی
- 100. ترنسفورمرها در توسعه شهری
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.