اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی ساخت مدلهای سفارشی BERT و SBERT برای کاربردهای تجاری در ایران
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ساخت مدلهای سفارشی BERT و SBERT برای کاربردهای تجاری در ایران
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: مدلهای زبان بزرگ و کاربردهای آنها
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
- 3. شبکههای عصبی و یادگیری عمیق
- 4. پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
- 5. مدلهای زبان بزرگ (LLMs)
- 6. مقدمهای بر مدلهای ترنسفورمر
- 7. معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه
- 8. BERT: مدل زبانی پیشآموزشداده شده
- 9. پیشآموزش BERT
- 10. تنظیم دقیق (Fine-tuning) BERT
- 11. کاربردهای BERT در NLP
- 12. SBERT: مدلهایSentence-BERT
- 13. یادگیری نمایش جملات با SBERT
- 14. مقایسه مدلهای BERT و SBERT
- 15. محیط توسعه و ابزارهای مورد نیاز
- 16. نصب کتابخانههای پایتون برای NLP
- 17. آمادهسازی دادهها برای مدلهای زبانی
- 18. پیشپردازش متن: توکنیزاسیون
- 19. پاکسازی متن و نرمالسازی
- 20. مفاهیم Embeddings و نمایش برداری
- 21. Word Embeddings: Word2Vec و GloVe
- 22. مقدمهای بر مدلهای ترنسفورمر در عمل
- 23. تنظیم دقیق BERT برای طبقهبندی متن
- 24. تنظیم دقیق BERT برای استخراج اطلاعات
- 25. تنظیم دقیق BERT برای پاسخ به سوال
- 26. کاربردهای SBERT در یافتن شباهت جملات
- 27. یافتن جملات مشابه در مجموعه داده
- 28. سیستمهای پرسش و پاسخ مبتنی بر SBERT
- 29. تحلیل احساسات با مدلهای سفارشی
- 30. طبقهبندی اسناد با مدلهای سفارشی
- 31. خلاصهسازی متن با مدلهای سفارشی
- 32. استخراج موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 33. سیستمهای توصیهگر مبتنی بر متن
- 34. مفاهیم ارزیابی مدلهای NLP
- 35. معیارهای ارزیابی برای طبقهبندی متن
- 36. معیارهای ارزیابی برای استخراج اطلاعات
- 37. معیارهای ارزیابی برای پاسخ به سوال
- 38. توسعه مدلهای سفارشی برای زبان فارسی
- 39. چالشهای پردازش زبان فارسی
- 40. منابع داده فارسی برای پیشآموزش
- 41. تنظیم دقیق مدلهای موجود برای فارسی
- 42. استفاده از مدلهای از پیش آموزشدیده فارسی
- 43. مدلهای زبانی ایرانی و کاربردهای آنها
- 44. کاربرد مدلهای سفارشی در کسب و کارهای ایرانی
- 45. مدلهای سفارشی برای حوزه مالی و بانکی
- 46. مدلهای سفارشی برای حوزه حقوقی
- 47. مدلهای سفارشی برای حوزه بهداشت و درمان
- 48. مدلهای سفارشی برای حوزه آموزش
- 49. مدلهای سفارشی برای خدمات مشتریان
- 50. بهینهسازی عملکرد مدلهای سفارشی
- 51. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
- 52. تکنیکهای منظمسازی (Regularization)
- 53. افزایش داده (Data Augmentation) برای متن
- 54. استفاده از GPU برای آموزش مدلها
- 55. استقرار (Deployment) مدلهای NLP
- 56. مقدمهای بر استقرار مدلهای هوش مصنوعی
- 57. استقرار مدلهای BERT و SBERT
- 58. APIهای مبتنی بر مدلهای زبانی
- 59. مقدمهای بر Hugging Face Transformers
- 60. کار با کتابخانه Transformers
- 61. استفاده از مدلهای از پیش آموزشدیده Hugging Face
- 62. تنظیم دقیق مدلها با Hugging Face
- 63. مدلهای Sentence-Transformers
- 64. تنظیم دقیق مدلهای SBERT با Sentence-Transformers
- 65. کاربردهای پیشرفته SBERT
- 66. تشخیص جملات تکراری
- 67. جستجوی معنایی (Semantic Search)
- 68. خوشهبندی جملات (Sentence Clustering)
- 69. سیستمهای پرسش و پاسخ پیشرفته
- 70. مقدمهای بر مدلهای مولد
- 71. مدلهای زبانی مولد (Generative LLMs)
- 72. کاربردهای مدلهای مولد در تولید متن
- 73. تولید محتوا با مدلهای مولد
- 74. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
- 75. سوگیری در مدلهای زبانی
- 76. حریم خصوصی و امنیت دادهها
- 77. مسئولیتپذیری در توسعه هوش مصنوعی
- 78. مقررات و چارچوبهای قانونی در ایران
- 79. قوانین مربوط به دادهها و حریم خصوصی
- 80. تدوین مدلهای سازگار با فرهنگ ایرانی
- 81. چالشهای پیادهسازی مدلهای سفارشی در ایران
- 82. مطالعات موردی (Case Studies) در ایران
- 83. پروژههای عملی ساخت مدل سفارشی
- 84. طراحی یک پروژه ساخت مدل سفارشی
- 85. جمعآوری و آمادهسازی دادههای پروژه
- 86. انتخاب مدل پایه مناسب
- 87. تنظیم دقیق مدل برای وظیفه پروژه
- 88. ارزیابی و بهینهسازی مدل پروژه
- 89. مستندسازی پروژه
- 90. آینده مدلهای زبان بزرگ
- 91. روندهای نوظهور در NLP
- 92. نقش مدلهای سفارشی در آینده کسب و کار
- 93. جمعبندی و چشمانداز
- 94. یادگیری مستمر و بهروزرسانی دانش
- 95. کارگاه عملی: ساخت اولین مدل سفارشی
- 96. مقدمهای بر یادگیری تقویتی در NLP
- 97. کاربرد یادگیری تقویتی در تنظیم دقیق مدلها
- 98. مدلهای زبانی با کارایی بالا
- 99. بهینهسازی مدلها برای مصرف حافظه
- 100. فشردهسازی مدلهای زبانی
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.