اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی مبانی و کاربردهای مدلهای زبانی مولد (Generative Language Models) با معماری ترنسفورمر
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای مدلهای زبانی مولد (Generative Language Models) با معماری ترنسفورمر
موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
موضوع میانی: مدلهای زبانی پیشرفته و معماری ترنسفورمر
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
- 2. تاریخچه مدلهای زبانی
- 3. مبانی زبانشناسی محاسباتی
- 4. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 5. حافظه کوتاهمدت طولانی (LSTM)
- 6. واحدهای بازگشتی دروازهای (GRU)
- 7. واژگان و نمایش کلمات (Word Embeddings)
- 8. Word2Vec و GloVe
- 9. شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) در NLP
- 10. معماری ترنسفورمر: معرفی و ایده اصلی
- 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 12. توجه خودی (Self-Attention)
- 13. لایه ترنسفورمر: رمزگذار (Encoder)
- 14. لایه ترنسفورمر: رمزگشا (Decoder)
- 15. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder) در ترنسفورمر
- 16. مدلهای زبانی پیشآموزشدیده
- 17. BERT: معرفی و معماری
- 18. کاربردهای BERT
- 19. GPT (Generative Pre-trained Transformer): معرفی
- 20. GPT-2 و قابلیتهای آن
- 21. GPT-3 و مقیاسپذیری آن
- 22. معماریهای مبتنی بر ترنسفورمر
- 23. توجه چند سر (Multi-Head Attention)
- 24. رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
- 25. لایه نرمالسازی (Layer Normalization)
- 26. اتصال باقیمانده (Residual Connections)
- 27. توابع فعالسازی (Activation Functions)
- 28. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
- 29. آموزش مدلهای زبانی بزرگ
- 30. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلها
- 31. دادههای آموزشی و پیشپردازش
- 32. انتخاب مجموعه داده مناسب
- 33. ارزیابی مدلهای زبانی
- 34. معیارهای ارزیابی: Perplexity
- 35. معیارهای ارزیابی: BLEU، ROUGE
- 36. کاربردهای مدلهای زبانی مولد
- 37. تولید متن (Text Generation)
- 38. خلاصهسازی متن (Text Summarization)
- 39. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
- 40. پاسخ به پرسش (Question Answering)
- 41. طبقهبندی متن (Text Classification)
- 42. تشخیص موجودیت نامگذاری شده (Named Entity Recognition)
- 43. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
- 44. تشخیص گفتار (Speech Recognition)
- 45. تولید گفتار (Speech Synthesis)
- 46. سیستمهای پرسش و پاسخ مکالمهای
- 47. رباتهای چت (Chatbots)
- 48. سیستمهای توصیهگر (Recommender Systems)
- 49. دستیارهای مجازی (Virtual Assistants)
- 50. پردازش زبان طبیعی در تجارت الکترونیک
- 51. پردازش زبان طبیعی در بهداشت و درمان
- 52. پردازش زبان طبیعی در آموزش
- 53. پردازش زبان طبیعی در امور مالی
- 54. کاربرد مدلهای زبانی در رسانههای اجتماعی
- 55. امنیت در مدلهای زبانی
- 56. اخلاق در هوش مصنوعی و مدلهای زبانی
- 57. سوگیری (Bias) در مدلهای زبانی
- 58. شفافیت و قابلیت تفسیر مدلها
- 59. مدلهای زبانی مولد پیشرفته
- 60. مدلهای مولد متخاصم (GANs) در NLP
- 61. مدلهای انتشار (Diffusion Models) در NLP
- 62. آموزش تقویتی برای مدلهای زبانی
- 63. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
- 64. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
- 65. مدلهای زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
- 66. پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
- 67. چالشهای پردازش زبان فارسی
- 68. منابع داده برای زبان فارسی
- 69. مدلهای زبانی پیشآموزشدیده برای فارسی
- 70. کاربردهای مدلهای زبانی فارسی
- 71. تولید متن فارسی
- 72. خلاصهسازی متن فارسی
- 73. ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
- 74. ترجمه ماشینی انگلیسی به فارسی
- 75. پاسخ به پرسش فارسی
- 76. طبقهبندی متن فارسی
- 77. تحلیل احساسات فارسی
- 78. کاربرد مدلهای زبانی در ادبیات فارسی
- 79. کاربرد مدلهای زبانی در شعر فارسی
- 80. کاربرد مدلهای زبانی در داستان فارسی
- 81. ابزارهای توسعه مدلهای زبانی
- 82. چارچوبهای یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
- 83. کتابخانههای پردازش زبان طبیعی (NLTK, spaCy)
- 84. کتابخانههای مدلهای ترنسفورمر (Hugging Face Transformers)
- 85. میکرو سرویسها در پردازش زبان طبیعی
- 86. استقرار مدلهای زبانی
- 87. بهینهسازی عملکرد مدلها
- 88. مدیریت حافظه در مدلهای زبانی بزرگ
- 89. محاسبات ابری برای مدلهای زبانی
- 90. ملاحظات امنیتی در پردازش زبان طبیعی
- 91. حریم خصوصی دادهها
- 92. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
- 93. مسئولیتپذیری در توسعه هوش مصنوعی
- 94. آینده مدلهای زبانی و پردازش زبان طبیعی
- 95. هوش مصنوعی عمومی (AGI) و زبان
- 96. مرزهای دانش در پردازش زبان طبیعی
- 97. راهنمای عملی برای ساخت مدلهای زبانی
- 98. پروژههای عملی با مدلهای زبانی مولد
- 99. ارزیابی و بهبود مستمر مدلها
- 100. نکات پیشرفته در معماری ترنسفورمر
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.