اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی از صفر تا صد: آموزش و استفاده از ترنسفورمرها
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره از صفر تا صد: آموزش و استفاده از ترنسفورمرها
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: شبکههای عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر یادگیری عمیق و شبکههای عصبی
- 2. مبانی شبکههای عصبی مصنوعی
- 3. توابع فعالسازی در شبکههای عصبی
- 4. بهینهسازی شبکههای عصبی: گرادیان کاهشی
- 5. پسانتشار خطا (Backpropagation)
- 6. معماریهای شبکههای عصبی: شبکههای پیشخور
- 7. شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN)
- 8. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
- 9. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 10. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
- 11. مقدمهای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 12. روشهای پیشپردازش متن
- 13. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
- 14. Word2Vec و GloVe
- 15. مقدمهای بر مدلهای زبانی
- 16. مفهوم ترنسفورمر (Transformer)
- 17. معماری ترنسفورمر: انکودر و دکودر
- 18. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 19. خود-توجهی (Self-Attention)
- 20. توجه چند-سری (Multi-Head Attention)
- 21. مدلهای مبتنی بر ترنسفورمر: BERT
- 22. آموزش و تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT
- 23. کاربردهای BERT در طبقهبندی متن
- 24. کاربردهای BERT در تشخیص موجودیت نامدار (NER)
- 25. کاربردهای BERT در پاسخ به سوال
- 26. مدلهای مبتنی بر ترنسفورمر: GPT
- 27. کاربردهای GPT در تولید متن
- 28. تولید متن خلاقانه با GPT
- 29. خلاصهسازی متن با مدلهای ترنسفورمر
- 30. ترجمه ماشینی با ترنسفورمرها
- 31. مدلهای ترنسفورمر برای پردازش گفتار
- 32. تشخیص گفتار با ترنسفورمرها
- 33. تولید گفتار با ترنسفورمرها
- 34. مدلهای ترنسفورمر در بینایی ماشین
- 35. شناسایی اشیاء با ترنسفورمرها
- 36. تقسیمبندی تصویر با ترنسفورمرها
- 37. مدلهای ترنسفورمر برای دادههای جدولی
- 38. کاربرد ترنسفورمرها در سیستمهای توصیهگر
- 39. روشهای ارزیابی مدلهای ترنسفورمر
- 40. متریکهای ارزیابی در NLP
- 41. متریکهای ارزیابی در بینایی ماشین
- 42. ملاحظات اخلاقی در استفاده از ترنسفورمرها
- 43. سوگیری در مدلهای ترنسفورمر
- 44. حریم خصوصی در دادههای آموزشی
- 45. مباحث امنیتی و حفاظت از مدلها
- 46. مقدمهای بر فریمورکهای یادگیری عمیق
- 47. TensorFlow برای ترنسفورمرها
- 48. PyTorch برای ترنسفورمرها
- 49. کتابخانه Hugging Face Transformers
- 50. نصب و راهاندازی Hugging Face
- 51. استفاده از مدلهای از پیش آموزشدیده
- 52. بارگذاری مدلها و توکنایزرها
- 53. تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص
- 54. ذخیره و بارگذاری مدلهای تنظیم شده
- 55. مقدمهای بر آموزش ترنسفورمرها از ابتدا
- 56. گردآوری و آمادهسازی دادههای آموزشی
- 57. تنظیم هایپرپارامترها برای آموزش
- 58. استفاده از GPU برای آموزش سریعتر
- 59. تکنیکهای افزایش داده (Data Augmentation)
- 60. مدیریت حافظه در آموزش مدلهای بزرگ
- 61. استفاده از Distributed Training
- 62. مقدمهای بر بهینهسازی مدلهای ترنسفورمر
- 63. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
- 64. هرس کردن مدل (Model Pruning)
- 65. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 66. کاربرد ترنسفورمرها در تحلیل احساسات
- 67. طبقهبندی احساسات متن
- 68. تشخیص طنز در متن
- 69. تحلیل احساسات در شبکههای اجتماعی
- 70. کاربرد ترنسفورمرها در پاسخگویی خودکار
- 71. ساخت چتباتهای ساده
- 72. چتباتهای پیشرفتهتر با ترنسفورمر
- 73. مقدمهای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
- 74. استفاده از مدلهای ترنسفورمر در یادگیری انتقالی
- 75. توسعه مدلهای سفارشی با ترنسفورمرها
- 76. مقدمهای بر پردازش گراف (Graph Processing)
- 77. شبکههای عصبی گراف (GNNs)
- 78. کاربرد GNNs با ترنسفورمرها
- 79. مقدمهای بر پردازش ویدئو
- 80. ترنسفورمرها در تحلیل ویدئو
- 81. کاربرد ترنسفورمرها در حوزه سلامت
- 82. تحلیل دادههای پزشکی با ترنسفورمرها
- 83. مقدمهای بر بهینهسازی کسبوکار با هوش مصنوعی
- 84. استفاده از ترنسفورمرها برای بهبود فرآیندها
- 85. تحلیل دادههای مالی با ترنسفورمرها
- 86. مقدمهای بر روشهای تولید محتوا
- 87. تولید محتوای متنی برای وبلاگها
- 88. تولید محتوای تبلیغاتی با ترنسفورمرها
- 89. مقدمهای بر آموزش زبان فارسی با ترنسفورمرها
- 90. مدلهای زبانی فارسی
- 91. تولید متن فارسی با مدلهای ترنسفورمر
- 92. کاربرد ترنسفورمرها در آموزش هوشمند
- 93. شخصیسازی محتوای آموزشی
- 94. ارزیابی خودکار پاسخهای دانشآموزان
- 95. مقدمهای بر توسعه نرمافزار با ترنسفورمرها
- 96. ادغام ترنسفورمرها در برنامههای کاربردی
- 97. مقدمهای بر آینده ترنسفورمرها
- 98. مدلهای بزرگ زبانی (LLMs)
- 99. ترنسفورمرهای کارآمدتر
- 100. ترنسفورمرها و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
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.