اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی آموزش مدلهای هوش مصنوعی مولد با استفاده از Hugging Face
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش مدلهای هوش مصنوعی مولد با استفاده از Hugging Face
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی مولد
- 2. مبانی یادگیری ماشین برای هوش مصنوعی مولد
- 3. آشنایی با کتابخانه Hugging Face
- 4. نصب و پیکربندی Hugging Face Transformers
- 5. مفاهیم اولیه مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 6. معماری ترنسفورمر
- 7. توکنسازی و پیشپردازش متن
- 8. مدلهای پیشآموزشدیده
- 9. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلها
- 10. آموزش مدلهای زبانی سفارشی
- 11. ارزیابی مدلهای زبانی
- 12. تولید متن با مدلهای زبانی
- 13. کاربردها: خلاصهسازی متن
- 14. کاربردها: ترجمه ماشینی
- 15. کاربردها: پاسخ به سوالات
- 16. کاربردها: تولید کد
- 17. مقدمهای بر مدلهای مولد تصویر
- 18. مدلهای انتشار (Diffusion Models)
- 19. مبانی GANs (Generative Adversarial Networks)
- 20. تولید تصویر با مدلهای انتشار
- 21. تولید تصویر با GANs
- 22. تنظیم دقیق مدلهای تولید تصویر
- 23. کاربردها: تولید تصاویر هنری
- 24. کاربردها: ویرایش تصاویر
- 25. کاربردها: افزایش وضوح تصاویر
- 26. کاربردها: تولید تصاویر پزشکی
- 27. مقدمهای بر مدلهای مولد صوتی
- 28. مدلهای تولید گفتار
- 29. مدلهای تولید موسیقی
- 30. کاربردها: تولید پادکست
- 31. کاربردها: ساخت موسیقی متن
- 32. کاربردها: صداگذاری
- 33. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
- 34. سوگیری در مدلهای هوش مصنوعی مولد
- 35. مسئولیتپذیری در هوش مصنوعی مولد
- 36. حریم خصوصی و دادهها در هوش مصنوعی مولد
- 37. امنیت در مدلهای هوش مصنوعی مولد
- 38. مدلهای مولد چندوجهی (Multimodal)
- 39. ترکیب متن و تصویر
- 40. ترکیب متن و صدا
- 41. کاربردها: تولید توضیحات تصویر
- 42. کاربردها: تولید تصاویر از متن
- 43. کاربردها: تولید ویدئو
- 44. مباحث پیشرفته در ترنسفورمرها
- 45. توجه (Attention) و مکانیسمهای آن
- 46. کدگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
- 47. مدلهای خودرگرسیو (Autoregressive)
- 48. مدلهای غیررگرسیو (Non-autoregressive)
- 49. مدلهای مبتنی بر ماسک (Mask-based Models)
- 50. بهینهسازی فرآیند آموزش
- 51. تنظیم پارامترهای ابرپارامتر (Hyperparameter Tuning)
- 52. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
- 53. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای مدلهای مولد
- 54. کاربرد در علوم و مهندسی
- 55. کاربرد در آموزش
- 56. کاربرد در بازاریابی
- 57. کاربرد در خدمات مشتری
- 58. کاربرد در پژوهشهای علمی
- 59. کاربرد در توسعه نرمافزار
- 60. کاربرد در حوزه سلامت
- 61. کاربرد در حوزه مالی
- 62. کاربرد در حوزه رسانه
- 63. مدیریت مدلهای هوش مصنوعی مولد
- 64. استقرار مدلها (Model Deployment)
- 65. نظارت بر عملکرد مدلها
- 66. بهروزرسانی مدلها
- 67. مقیاسپذیری مدلهای هوش مصنوعی مولد
- 68. معماریهای پیشرفته مدلهای زبانی
- 69. مدلهای مبتنی بر گراف (Graph-based Models)
- 70. مدلهای مبتنی بر دانش (Knowledge-based Models)
- 71. مدلهای مولد برای دادههای ساختاریافته
- 72. کاربرد در تحلیل داده
- 73. کاربرد در پیشبینی
- 74. کاربرد در کشف الگو
- 75. مقدمهای بر ابزارهای ارزیابی پیشرفته
- 76. معیارهای ارزیابی کیفیت متن
- 77. معیارهای ارزیابی کیفیت تصویر
- 78. معیارهای ارزیابی کیفیت صدا
- 79. مدلسازی عوامل انسانی در هوش مصنوعی مولد
- 80. تعامل انسان و ماشین در مدلهای مولد
- 81. یادگیری از بازخورد انسانی
- 82. طراحی رابط کاربری برای مدلهای مولد
- 83. استفاده از مدلهای مولد در کسبوکارهای کوچک
- 84. استفاده از مدلهای مولد در سازمانهای بزرگ
- 85. آینده هوش مصنوعی مولد
- 86. چالشهای پیش رو در هوش مصنوعی مولد
- 87. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی مولد
- 88. آموزش مداوم و توسعه مهارتها
- 89. مسیر شغلی در هوش مصنوعی مولد
- 90. کارگاه عملی: ساخت یک مدل مولد ساده
- 91. کارگاه عملی: تنظیم دقیق یک مدل زبانی
- 92. کارگاه عملی: تولید متن خلاقانه
- 93. کارگاه عملی: تولید تصویر با پارامترهای دلخواه
- 94. کارگاه عملی: ارزیابی مدلهای مولد
- 95. کارگاه عملی: استقرار یک مدل مولد ساده
- 96. چالشهای پیادهسازی در محیطهای عملیاتی
- 97. ملاحظات فنی در استفاده از Hugging Face
- 98. مدیریت منابع محاسباتی برای آموزش
- 99. بهینهسازی مصرف حافظه
- 100. تکنیکهای تسریع آموزش
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.