اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی کار با مدلهای متنباز زبان با استفاده از کتابخانه Hugging Face
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کار با مدلهای متنباز زبان با استفاده از کتابخانه Hugging Face
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: مدلهای زبان بزرگ و پردازش زبان طبیعی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- 2. اصول یادگیری ماشین
- 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
- 4. مقدمهای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 5. کاربردهای پردازش زبان طبیعی
- 6. معرفی کتابخانه Hugging Face
- 7. ساختار کتابخانه Transformers
- 8. انواع مدلهای زبان بزرگ (LLMs)
- 9. مفاهیم کلیدی در مدلهای زبان بزرگ
- 10. معماری ترنسفورمر (Transformer)
- 11. لایه توجه (Attention Mechanism)
- 12. مدلهای پیشآموزش دیده (Pre-trained Models)
- 13. تنظیم دقیق مدلها (Fine-tuning)
- 14. مجموعه دادهها برای آموزش مدلهای زبان
- 15. پیشپردازش متن برای مدلهای زبان
- 16. توکنایزرها (Tokenizers) و انواع آنها
- 17. استفاده از توکنایزرهای Hugging Face
- 18. بارگذاری مدلهای از پیش آموزش دیده
- 19. معماریهای محبوب: BERT
- 20. معماریهای محبوب: GPT
- 21. معماریهای محبوب: RoBERTa
- 22. معماریهای محبوب: T5
- 23. کاربردهای BERT در NLP
- 24. کاربردهای GPT در NLP
- 25. کاربردهای T5 در NLP
- 26. تنظیم دقیق BERT برای وظایف خاص
- 27. تنظیم دقیق GPT برای وظایف خاص
- 28. تنظیم دقیق T5 برای وظایف خاص
- 29. وظایف طبقهبندی متن
- 30. وظایف تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 31. وظایف ترجمه ماشینی
- 32. وظایف خلاصهسازی متن
- 33. وظایف پاسخ به پرسش (Question Answering)
- 34. استفاده از Hugging Face برای طبقهبندی متن
- 35. استفاده از Hugging Face برای NER
- 36. استفاده از Hugging Face برای ترجمه ماشینی
- 37. استفاده از Hugging Face برای خلاصهسازی متن
- 38. استفاده از Hugging Face برای پاسخ به پرسش
- 39. مقدمهای بر مدلهای مولد (Generative Models)
- 40. تولید متن با مدلهای زبان
- 41. کنترل تولید متن
- 42. تولید متن خلاقانه
- 43. کاربردهای تولید متن
- 44. مقدمهای بر مدلهای تعاملی (Conversational Models)
- 45. ساخت چتبات با Hugging Face
- 46. ارزیابی مدلهای زبان
- 47. معیارهای ارزیابی برای طبقهبندی متن
- 48. معیارهای ارزیابی برای ترجمه ماشینی
- 49. معیارهای ارزیابی برای خلاصهسازی متن
- 50. معیارهای ارزیابی برای پاسخ به پرسش
- 51. بهینهسازی مدلهای زبان
- 52. استفاده از GPU برای آموزش
- 53. مدیریت حافظه در آموزش مدلهای بزرگ
- 54. ملاحظات اخلاقی در مدلهای زبان
- 55. سوگیری در مدلهای زبان
- 56. کاهش سوگیری در مدلهای زبان
- 57. شفافیت در مدلهای زبان
- 58. امنیت مدلهای زبان
- 59. مقدمهای بر مدلهای متنباز
- 60. اهمیت مدلهای متنباز در ایران
- 61. انتخاب مدل متنباز مناسب
- 62. مدلهای زبان فارسی در Hugging Face
- 63. تنظیم دقیق مدلهای فارسی
- 64. کاربرد مدلهای فارسی در ایران
- 65. مقدمهای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
- 66. تکنیکهای یادگیری انتقالی
- 67. کاربرد یادگیری انتقالی در NLP
- 68. مقدمهای بر مدلهای زبانی کوچکتر (Smaller Language Models)
- 69. مزایای مدلهای زبانی کوچکتر
- 70. استفاده از مدلهای زبانی کوچکتر
- 71. مقدمهای بر آموزش با منابع محدود (Low-resource Learning)
- 72. تکنیکهای آموزش با منابع محدود
- 73. مدلهای زبانی برای زبانهای کمبرخوردار
- 74. مقدمهای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
- 75. کاربردهای هوش مصنوعی مولد
- 76. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
- 77. مقدمهای بر مدلهای زبانی چندزبانه (Multilingual Language Models)
- 78. مزایای مدلهای زبانی چندزبانه
- 79. کاربرد مدلهای زبانی چندزبانه
- 80. مدلهای متنباز برای زبانهای مختلف
- 81. تنظیم دقیق مدلهای چندزبانه
- 82. مقدمهای بر مدلهای کوچک (Distilled Models)
- 83. تکنیکهای تقطیر مدل (Model Distillation)
- 84. کاربرد مدلهای کوچک
- 85. مقدمهای بر مدلهای فاین-تون شده (Fine-tuned Models)
- 86. فرایند فاین-تونینگ
- 87. اهمیت فاین-تونینگ برای وظایف خاص
- 88. مدلهای متنباز برای وظایف تخصصی
- 89. مقدمهای بر مدلهای کوچک و کارآمد (Efficient Models)
- 90. تکنیکهای افزایش کارایی مدل
- 91. کاربرد مدلهای کارآمد
- 92. مقدمهای بر مدلهای زبانی برای وظایف خاص (Task-specific Models)
- 93. طراحی مدل برای وظایف منحصر به فرد
- 94. بهبود عملکرد مدل با تمرکز بر وظیفه
- 95. مقدمهای بر مدلهای زبانی با قابلیت درک زمینه (Context-aware Models)
- 96. اهمیت درک زمینه در NLP
- 97. تکنیکهای افزایش درک زمینه
- 98. مقدمهای بر مدلهای زبانی برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
- 99. آموزش مدل برای تحلیل احساسات
- 100. کاربرد تحلیل احساسات در ایران
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.