اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی تکنیکهای بهینهسازی و فشردهسازی مدلهای زبانی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تکنیکهای بهینهسازی و فشردهسازی مدلهای زبانی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: موضوعات تخصصی و تحقیقاتی**
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ
- 2. ساختار و معماری مدلهای زبانی
- 3. مبانی یادگیری عمیق برای مدلهای زبانی
- 4. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 5. شبکههای حافظه کوتاهمدت بلند (LSTM)
- 6. شبکههای حافظه کوتاهمدت بلند (GRU)
- 7. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 8. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
- 9. مدلهای زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
- 10. پیشپردازش متن برای مدلهای زبانی
- 11. توکنایزرها و انواع آنها
- 12. روشهای کدگذاری متن (Word Embeddings)
- 13. Word2Vec و GloVe
- 14. FastText
- 15. تعبیههای مبتنی بر موقعیت (Positional Embeddings)
- 16. مدلهای زبانی از پیش آموزشدیده (Pre-trained Language Models)
- 17. BERT و انواع آن
- 18. GPT و تکامل آن
- 19. RoBERTa و ALBERT
- 20. XLNet وELECTRA
- 21. تنظیم دقیق مدلهای زبانی (Fine-tuning)
- 22. تنظیم دقیق برای وظایف طبقهبندی متن
- 23. تنظیم دقیق برای وظایف پاسخ به سوال
- 24. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصهسازی متن
- 25. تنظیم دقیق برای وظایف ترجمه ماشینی
- 26. تنظیم دقیق برای وظایف تولید متن
- 27. بهینهسازی مدلهای زبانی
- 28. روشهای هرس کردن (Pruning)
- 29. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
- 30. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 31. فشردهسازی مدل با استفاده از ماتریسهای کمرتبه
- 32. بهینهسازی بر روی سختافزارهای خاص
- 33. بهینهسازی زمان استنتاج (Inference Time Optimization)
- 34. استفاده از کتابخانههای بهینهسازی (مانند ONNX Runtime)
- 35. بهینهسازی مصرف حافظه
- 36. فشردهسازی مدلهای ترنسفورمر
- 37. فشردهسازی لایههای توجه (Attention Layers)
- 38. فشردهسازی لایههای فیدفوروارد (Feed-Forward Layers)
- 39. تکنیکهای فشردهسازی مبتنی بر دانش
- 40. فشردهسازی مدلهای تنسور (Tensor Compression)
- 41. بهینهسازی معماری مدل برای فشردهسازی
- 42. مدلهای زبانی کوچکتر و کارآمدتر
- 43. ALBERTa و DistilBERT
- 44. TinyBERT و MiniLM
- 45. Meta-learned Language Models
- 46. استفاده از دادههای مصنوعی (Synthetic Data Generation)
- 47. روشهای دادهافزایی (Data Augmentation)
- 48. بهینهسازی پارامترهای مدل
- 49. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
- 50. استفاده از بهینهسازهای پیشرفته (AdamW, SGD)
- 51. مدیریت بیشبرازش (Overfitting)
- 52. تکنیکهای تنظیمگرمی (Regularization)
- 53. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
- 54. ارزیابی مدلهای زبانی
- 55. معیارهای ارزیابی برای تولید متن (BLEU, ROUGE)
- 56. معیارهای ارزیابی برای طبقهبندی متن (Accuracy, F1-score)
- 57. معیارهای ارزیابی برای پاسخ به سوال (EM, F1)
- 58. ارزیابی کارایی و سرعت مدل
- 59. کاربرد مدلهای زبانی بهینهسازی شده
- 60. خلاصهسازی خودکار متون خبری
- 61. سیستمهای پرسش و پاسخ در حوزهٔ سلامت
- 62. تحلیل احساسات در شبکههای اجتماعی
- 63. ترجمه ماشینی در زمان واقعی
- 64. تولید محتوای آموزشی
- 65. سیستمهای توصیهگر
- 66. رباتهای گفتگو (Chatbots)
- 67. کمک به توسعهدهندگان نرمافزار
- 68. مدلهای زبانی برای زبان فارسی
- 69. چالشهای بهینهسازی برای زبان فارسی
- 70. دادههای آموزشی زبان فارسی
- 71. معماریهای مناسب برای زبان فارسی
- 72. فشردهسازی مدلهای زبانی فارسی
- 73. ارزیابی مدلهای زبانی فارسی
- 74. کاربرد مدلهای زبانی بهینهسازی شده در ایران
- 75. قوانین و مقررات در استفاده از مدلهای زبانی
- 76. ملاحظات اخلاقی در توسعه و استفاده از مدلهای زبانی
- 77. امنیت مدلهای زبانی در برابر حملات
- 78. حفظ حریم خصوصی در دادههای آموزشی
- 79. شفافیت در مدلهای زبانی
- 80. مسئولیتپذیری در قبال خروجی مدلها
- 81. توسعهٔ پایدار مدلهای زبانی
- 82. آیندهٔ مدلهای زبانی بهینهسازی شده
- 83. آخرین دستاوردها در فشردهسازی مدلها
- 84. مدلهای زبانی با مصرف انرژی کمتر
- 85. مدلهای زبانی قابل اجرا بر روی دستگاههای موبایل
- 86. مدلهای زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
- 87. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مدلهای زبانی
- 88. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در مدلهای زبانی
- 89. تکنیکهای پیشرفتهٔ تولید متن
- 90. تولید متن خلاقانه و داستانی
- 91. تولید متن علمی و تخصصی
- 92. مدلهای زبانی برای درک مطلب
- 93. مدلهای زبانی برای تولید و درک زبان اشاره
- 94. مدلهای زبانی برای زبانهای کممنبع
- 95. بهینهسازی مدلهای زبانی برای کاربردهای خاص
- 96. پروژههای عملی و مطالعات موردی
- 97. توسعهٔ یک مدل زبانی فشرده برای یک کاربرد خاص
- 98. ارزیابی و مقایسهٔ روشهای مختلف فشردهسازی
- 99. پیادهسازی یک سیستم خلاصهسازی خودکار با مدل فشرده
- 100. کارگاه عملی: کوانتیزاسیون مدل
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.