اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی مهندسی پرامپت و تنظیم دقیق مدلهای ترنسفورمر
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مهندسی پرامپت و تنظیم دقیق مدلهای ترنسفورمر
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: شبکههای عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مهندسی پرامپت
- 2. مبانی مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 3. معماری ترنسفورمر: نگاهی عمیق
- 4. لایه توجه (Attention Mechanism) در ترنسفورمرها
- 5. رمزگذار و رمزگشا در ترنسفورمرها
- 6. انواع مدلهای ترنسفورمر (BERT, GPT, T5)
- 7. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
- 8. اصول مهندسی پرامپت
- 9. انواع پرامپتها: دستورالعمل، پرسش، مثال
- 10. استراتژیهای نوشتن پرامپت مؤثر
- 11. پرامپتهای صفر-شات (Zero-shot)
- 12. پرامپتهای چند-شات (Few-shot)
- 13. راهنمایی مدل برای تولید پاسخهای دقیق
- 14. تنظیم طول پاسخ و فرمت خروجی
- 15. کنترل خلاقیت و استدلال مدل
- 16. مهندسی پرامپت برای وظایف طبقهبندی متن
- 17. مهندسی پرامپت برای خلاصهسازی متن
- 18. مهندسی پرامپت برای ترجمه ماشینی
- 19. مهندسی پرامپت برای پاسخ به پرسش
- 20. مهندسی پرامپت برای تولید متن خلاقانه
- 21. مهندسی پرامپت برای درک مطلب
- 22. مهندسی پرامپت برای تحلیل احساسات
- 23. مهندسی پرامپت برای تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 24. مهندسی پرامپت برای تولید کد
- 25. ارزیابی کیفیت پرامپتها
- 26. معیارهای ارزیابی خروجی LLMs
- 27. متریکهای ارزیابی برای خلاصهسازی (ROUGE)
- 28. متریکهای ارزیابی برای ترجمه (BLEU)
- 29. متریکهای ارزیابی برای پاسخ به پرسش (F1, EM)
- 30. متریکهای ارزیابی برای طبقهبندی (Accuracy, Precision, Recall)
- 31. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای ترنسفورمر
- 32. مبانی تنظیم دقیق
- 33. مجموعه دادههای مناسب برای تنظیم دقیق
- 34. پیشپردازش دادهها برای تنظیم دقیق
- 35. فرآیند آموزش مدل تنظیم شده
- 36. هایپرپارامترهای کلیدی در تنظیم دقیق
- 37. تنظیم دقیق برای وظایف خاص NLP
- 38. تنظیم دقیق مدلهای زبانی برای زبان فارسی
- 39. چالشهای تنظیم دقیق LLMs
- 40. کاهش حجم مدلهای ترنسفورمر
- 41. روشهای کوانتیزاسیون (Quantization)
- 42. روشهای تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 43. روشهای هرس (Pruning)
- 44. تنظیم دقیق با پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
- 45. LoRA (Low-Rank Adaptation)
- 46. Adapter Layers
- 47. Prompt Tuning
- 48. Prefix Tuning
- 49. انتخاب روش مناسب PEFT
- 50. کاربرد LLMs در سیستمهای توصیهگر
- 51. کاربرد LLMs در چتباتها و دستیارهای مجازی
- 52. کاربرد LLMs در تولید محتوا (با رعایت چارچوب)
- 53. کاربرد LLMs در آموزش و یادگیری (با رعایت چارچوب)
- 54. اخلاق در استفاده از LLMs
- 55. سوگیری (Bias) در LLMs و راههای مقابله
- 56. شفافیت و قابلیت توضیحپذیری (Explainability) LLMs
- 57. مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت دادهها
- 58. مقررات و چارچوبهای قانونی استفاده از LLMs در ایران
- 59. استفاده از LLMs برای تولید محتوای علمی و آموزشی سازگار با قوانین
- 60. تولید محتوای آموزشی در حوزه علوم اسلامی با رویکرد رسمی
- 61. تولید محتوای آموزشی در حوزه اقتصاد اسلامی
- 62. تولید محتوای آموزشی در حوزه روانشناسی خانواده ایرانی-اسلامی
- 63. کاربرد LLMs در پژوهشهای علمی (با رعایت چارچوب)
- 64. توسعه ابزارهای مهندسی پرامپت
- 65. مدیریت نسخههای پرامپت
- 66. تست A/B پرامپتها
- 67. ابزارهای خودکارسازی مهندسی پرامپت
- 68. پلتفرمهای آموزشی مبتنی بر LLMs
- 69. ایمنسازی خروجی LLMs در برابر محتوای نامناسب
- 70. روشهای تشخیص و فیلترینگ محتوای نامناسب
- 71. نقش هوش مصنوعی در توسعه آموزش مجازی
- 72. آینده مهندسی پرامپت و LLMs
- 73. نوآوری در معماریهای ترنسفورمر
- 74. مدلهای چندوجهی (Multimodal Models)
- 75. LLMs و تعامل انسان و ماشین
- 76. کاربردهای پیشرفته LLMs در صنایع مختلف
- 77. آموزش مهندسی پرامپت برای متخصصین حوزههای مختلف
- 78. توسعه چارچوبهای بومی برای LLMs
- 79. ملاحظات فرهنگی در طراحی پرامپت
- 80. نقش LLMs در تحول دیجیتال کسبوکارها
- 81. کاربرد LLMs در بهبود فرآیندهای اداری
- 82. توسعه مدلهای زبانی کوچک و کارآمد
- 83. بهینهسازی مصرف منابع در LLMs
- 84. مبانی یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
- 85. کاربرد RLHF در بهبود کیفیت پاسخها
- 86. تنظیم دقیق مدلها برای پاسخگویی به سوالات شرعی (با رویکرد رسمی)
- 87. تنظیم دقیق مدلها برای تحلیل متون فقهی (با رویکرد رسمی)
- 88. تولید محتوای آموزشی در زمینه تاریخ انقلاب اسلامی
- 89. تولید محتوای آموزشی در زمینه مبانی قانون اساسی جمهوری اسلامی ایران
- 90. ارزیابی تأثیر LLMs بر فرآیندهای یاددهی-یادگیری
- 91. کاربرد LLMs در توسعه مهارتهای تفکر انتقادی
- 92. تولید محتوای آموزشی در زمینه سواد رسانهای
- 93. نقش LLMs در تسهیل دسترسی به اطلاعات علمی
- 94. ملاحظات ایمنی و امنیت در استفاده از LLMs
- 95. اهمیت رعایت حدود شرعی در تولید محتوا با LLMs
- 96. توسعه راهنماییهای عملی برای مهندسی پرامپت
- 97. بررسی نمونههای موفق و ناموفق مهندسی پرامپت
- 98. آینده پژوهش و توسعه در زمینه LLMs
- 99. نقش متخصصین داخلی در توسعه LLMs
- 100. کاربرد LLMs در حل مسائل اجتماعی (با رویکرد سازگار)
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.