اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی تولید متن خلاقانه و کنترلشده با استفاده از مدلهای پیشرفتهٔ هوش مصنوعی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تولید متن خلاقانه و کنترلشده با استفاده از مدلهای پیشرفتهٔ هوش مصنوعی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: توسعهٔ مدلهای زبانی بزرگ
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- 2. مبانی یادگیری ماشین
- 3. انواع یادگیری ماشین: نظارتشده، بدون نظارت، تقویتی
- 4. شبکههای عصبی و یادگیری عمیق
- 5. معماریهای پرکاربرد شبکههای عصبی
- 6. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 7. کاربردهای مدلهای زبانی بزرگ
- 8. معماری ترنسفورمر (Transformer)
- 9. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
- 10. تولید متن در مدلهای زبانی
- 11. ارزیابی مدلهای زبانی
- 12. مقدمهای بر API مدلهای زبانی
- 13. قابلیتهای کلیدی API
- 14. کنترل فرایند تولید متن
- 15. تنظیم پارامترهای تولید متن
- 16. دمای تولید (Temperature)
- 17. حداکثر طول توکن (Max Tokens)
- 18. نمونهبرداری بالا (Top-k Sampling)
- 19. نمونهبرداری هستهای (Top-p Sampling)
- 20. جریمه فرکانس (Frequency Penalty)
- 21. جریمه حضور (Presence Penalty)
- 22. تولید متن خلاقانه
- 23. تولید شعر و داستان
- 24. تولید سناریو و فیلمنامه
- 25. تولید محتوای بازاریابی
- 26. تولید پاسخهای پرسش و پاسخ
- 27. تولید خلاصهسازی متن
- 28. تولید ترجمه ماشینی
- 29. تولید کد برنامهنویسی
- 30. کاربردهای پیشرفته مدلهای زبانی
- 31. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلها
- 32. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
- 33. سوگیری در مدلهای زبانی
- 34. رفع سوگیری در مدلهای زبانی
- 35. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
- 36. مسئولیتپذیری در استفاده از LLMs
- 37. چارچوبهای قانونی و شرعی برای هوش مصنوعی در ایران
- 38. آییننامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال و هوش مصنوعی
- 39. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با فناوریهای نوین
- 40. حدود شرعی در تولید و انتشار محتوا
- 41. تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین ایران
- 42. کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش
- 43. توسعهٔ ابزارهای آموزشی هوشمند
- 44. شخصیسازی فرایندهای یادگیری
- 45. ارزیابی خودکار تکالیف
- 46. تولید محتوای آموزشی متنوع
- 47. مقدمهای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 48. تکنیکهای پیشپردازش متن
- 49. توکنیزاسیون (Tokenization)
- 50. ریشهیابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
- 51. برچسبگذاری اجزاء کلام (POS Tagging)
- 52. تشخیص موجودیتهای نامدار (NER)
- 53. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
- 54. مدلسازی موضوعی (Topic Modeling)
- 55. شبکههای عصبی بازگشتی (RNNs)
- 56. حافظه کوتاهمدت طولانی (LSTM)
- 57. واحد بازگشتی دروازهای (GRU)
- 58. شبکههای کانولوشنی (CNNs) در NLP
- 59. پردازش موازی در آموزش مدلهای زبانی
- 60. توزیع بار محاسباتی
- 61. استفاده از واحدهای پردازش گرافیکی (GPUs)
- 62. محیطهای توسعهٔ یادگیری عمیق
- 63. چارچوبهای یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch)
- 64. استفاده از کتابخانههای هوش مصنوعی
- 65. مدیریت پروژه در توسعهٔ هوش مصنوعی
- 66. مستندسازی فرایندهای توسعه
- 67. آزمایش و اعتبارسنجی مدلها
- 68. بهینهسازی عملکرد مدلها
- 69. مقایسهٔ مدلهای مختلف
- 70. انتخاب بهترین پارامترها
- 71. تولید محتوای خلاقانه با حفظ چارچوبهای اسلامی
- 72. کاربرد هوش مصنوعی در ترویج فرهنگ ایرانی-اسلامی
- 73. تولید متن با ارزشهای اخلاقی
- 74. پرهیز از محتوای مبتذل و غیرشرعی
- 75. ارزیابی محتوای تولید شده از منظر فقهی
- 76. استفاده از هوش مصنوعی در پژوهشهای علمی دینی
- 77. ترجمه و تحلیل متون دینی
- 78. دسترسی به منابع اسلامی با هوش مصنوعی
- 79. تولید محتوای آموزشی درسی با رویکرد اسلامی
- 80. انطباق با چارچوبهای اقتصادی بدون ربا
- 81. کاربرد هوش مصنوعی در بانکداری اسلامی
- 82. سیستمهای توصیهگر محتوای سازگار
- 83. مدیریت دانش و اطلاعات در سازمانهای اسلامی
- 84. توسعهٔ ابزارهای هوش مصنوعی با رعایت اخلاق اسلامی
- 85. پرهیز از کاربردهای مخرب و ضد امنیتی
- 86. مسئولیت اجتماعی توسعهدهندگان هوش مصنوعی
- 87. نقش هوش مصنوعی در تحقق اقتصاد مقاومتی
- 88. تولید محتوا با تأکید بر منافع ملی
- 89. پرهیز از محتوای تفرقهافکن و ضد ایرانی
- 90. توسعهٔ هوش مصنوعی در راستای خودکفایی علمی
- 91. کاربردهای هوش مصنوعی در سلامت و طب رسمی
- 92. پرهیز از ترویج طبهای جایگزین نامعتبر
- 93. انطباق با پروتکلهای وزارت بهداشت
- 94. استفاده از هوش مصنوعی در مطالعات تاریخی و فرهنگی
- 95. تحلیل متون تاریخی با رویکرد بومی
- 96. پرهیز از تحریف و مغالطه در تاریخ
- 97. کاربرد هوش مصنوعی در روابط بینالملل با رویکرد رسمی
- 98. تولید تحلیلهای سیاسی و اقتصادی سازگار
- 99. پرهیز از ترویج دیدگاههای معاند
- 100. توسعهٔ مدلهای زبانی در زبان فارسی
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.