اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش ساخت و پیاده‌سازی برنامه‌های کاربردی مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش ساخت و پیاده‌سازی برنامه‌های کاربردی مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: توسعهٔ نرم‌افزارهای هوشمند با هوش مصنوعی

موضوع میانی: ساخت و به‌کارگیری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 3. معماری ترنسفورمر و مبانی آن
  • 4. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها برای LLMs
  • 6. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 7. ارزیابی عملکرد LLMs
  • 8. مقدمه‌ای بر LangChain
  • 9. معماری LangChain
  • 10. اجزای اصلی LangChain: مدل‌ها (Models)
  • 11. اجزای اصلی LangChain: Prompt Templates
  • 12. اجزای اصلی LangChain: Chains
  • 13. اجزای اصلی LangChain: Indexes
  • 14. اجزای اصلی LangChain: Agents
  • 15. ساخت برنامه‌های کاربردی ساده با LangChain
  • 16. مدیریت ورودی و خروجی در LangChain
  • 17. استفاده از مدل‌های زبانی مختلف در LangChain
  • 18. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
  • 19. کار با Prompt Templates پیچیده
  • 20. ساخت Chains خطی (Sequential Chains)
  • 21. ساخت Chains شرطی (Conditional Chains)
  • 22. استفاده از LLMs برای خلاصه‌سازی متن
  • 23. استفاده از LLMs برای پاسخ به سوالات
  • 24. ساخت Chatbots با LangChain
  • 25. مدیریت حافظه در Chatbots
  • 26. استفاده از ابزارها (Tools) در LangChain
  • 27. ساخت Agentهای ساده
  • 28. Agentهای مبتنی بر تصمیم‌گیری (Decision Making Agents)
  • 29. Agentهای مبتنی بر برنامه‌ریزی (Planning Agents)
  • 30. استفاده از جستجو در LangChain
  • 31. جستجو در وب با LangChain
  • 32. جستجو در پایگاه‌های دانش با LangChain
  • 33. شاخص‌گذاری داده‌ها (Indexing)
  • 34. انواع شاخص‌گذاری: Vector Stores
  • 35. استفاده از Vector Stores برای بازیابی اطلاعات
  • 36. شاخص‌گذاری اسناد (Document Indexing)
  • 37. مدیریت اسناد بزرگ
  • 38. پرس‌وجو از اسناد با استفاده از LLMs
  • 39. ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ (Q&A Systems)
  • 40. کار با داده‌های ساختاریافته
  • 41. کار با داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 42. کار با داده‌های بدون ساختار
  • 43. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
  • 44. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
  • 45. قوانین و مقررات مرتبط با LLMs در ایران
  • 46. پیاده‌سازی برنامه‌های کاربردی LLM در محیط واقعی
  • 47. استقرار مدل‌های زبانی
  • 48. مدیریت هزینه‌ها در پروژه‌های LLM
  • 49. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های LLM
  • 50. مقیاس‌پذیری برنامه‌های LLM
  • 51. تست و عیب‌یابی برنامه‌های LLM
  • 52. مقدمه‌ای بر Embeddingها
  • 53. تولید Embedding با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 54. کاربرد Embeddingها در جستجو و مقایسه
  • 55. مفاهیم پیشرفته در LangChain
  • 56. استفاده از Callbacks در LangChain
  • 57. مدیریت خطا و بازیابی در LangChain
  • 58. ساخت Applicationهای سفارشی با LangChain
  • 59. یکپارچه‌سازی با سایر سرویس‌ها
  • 60. کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 61. کار با پایگاه‌های داده NoSQL
  • 62. مقدمه‌ای بر Retrieval Augmented Generation (RAG)
  • 63. پیاده‌سازی RAG با LangChain
  • 64. کاربرد RAG در افزایش دقت LLMs
  • 65. مدیریت دانش در سازمان‌ها با LLMs
  • 66. ساخت سیستم‌های توصیه‌گر
  • 67. تحلیل احساسات متن
  • 68. استخراج اطلاعات از متن
  • 69. تولید محتوای خلاقانه
  • 70. کاربرد LLMs در آموزش
  • 71. کاربرد LLMs در سلامت
  • 72. کاربرد LLMs در امور مالی (مطابق قوانین)
  • 73. کاربرد LLMs در حقوق (مطابق قوانین)
  • 74. کاربرد LLMs در تحقیقات علمی
  • 75. ملاحظات مربوط به داده‌های حساس
  • 76. حفاظت از داده‌های شخصی
  • 77. مدیریت دسترسی‌ها
  • 78. پیاده‌سازی LLM در چارچوب قوانین کشور
  • 79. توسعه پایدار با LLMs
  • 80. آینده LLMs و LangChain
  • 81. چالش‌های پیش روی توسعه LLM
  • 82. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
  • 83. مروری بر بهترین شیوه‌ها
  • 84. مطالعات موردی موفق
  • 85. پروژه‌های عملی با LangChain
  • 86. ساخت یک دستیار هوشمند شخصی
  • 87. پیاده‌سازی سیستم مدیریت اسناد
  • 88. طراحی یک پلتفرم پرسش و پاسخ تخصصی
  • 89. توسعه ابزار تحلیل داده‌های متنی
  • 90. ساخت یک سیستم توصیه‌گر محتوا
  • 91. ایجاد یک دستیار تولید محتوا
  • 92. توسعه یک ابزار خلاصه‌سازی هوشمند
  • 93. پیاده‌سازی یک سیستم مدیریت دانش سازمانی
  • 94. ساخت یک ربات گفتگو برای خدمات مشتریان
  • 95. کاربرد LLMs در اتوماسیون فرآیندها
  • 96. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته Agent
  • 97. طراحی Agentهای خودکار برای وظایف پیچیده
  • 98. بهینه‌سازی Agentها برای کارایی
  • 99. ارزیابی جامع برنامه‌های LLM
  • 100. نگهداری و به‌روزرسانی برنامه‌های LLM
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

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.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • 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.
مناسب برای چه کسانی است؟

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.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.