اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی راهنمای جامع معماری ترنسفورمر
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهنمای جامع معماری ترنسفورمر
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: شبکههای عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر شبکههای عصبی و یادگیری عمیق
- 2. مبانی یادگیری ماشین
- 3. معماریهای پایه شبکههای عصبی
- 4. پسانتشار خطا (Backpropagation)
- 5. بهینهسازی در شبکههای عصبی
- 6. شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN)
- 7. کاربرد CNN در پردازش تصویر
- 8. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 9. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
- 10. مقدمهای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 11. توکنسازی و پیشپردازش متن
- 12. مدلهای زبانی آماری
- 13. بازنمایی کلمات: Word Embeddings
- 14. شبکه عصبی ترنسفورمر: معرفی و انگیزه
- 15. معماری ترنسفورمر: بخش رمزگذار (Encoder)
- 16. معماری ترنسفورمر: بخش رمزگشا (Decoder)
- 17. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 18. خود-توجهی (Self-Attention)
- 19. توجه چند-سر (Multi-Head Attention)
- 20. مسیرهای باقیمانده (Residual Connections)
- 21. نرمالسازی لایه (Layer Normalization)
- 22. توابع فعالسازی در ترنسفورمر
- 23. ورودیهای موقعیتی (Positional Encodings)
- 24. کاربرد ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
- 25. مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 26. معرفی مدل BERT
- 27. آموزش پیشزمینهای BERT
- 28. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT
- 29. کاربرد BERT در طبقهبندی متن
- 30. کاربرد BERT در تشخیص موجودیت نامدار (NER)
- 31. مدل GPT: معرفی و معماری
- 32. آموزش پیشزمینهای GPT
- 33. کاربرد GPT در تولید متن
- 34. مدلهای ترنسفورمر مبتنی بر رمزگشا (Decoder-only)
- 35. مدلهای ترنسفورمر مبتنی بر رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
- 36. معماریهای ترنسفورمر پیشرفته
- 37. ترنسفورمرهای کارآمد (Efficient Transformers)
- 38. مدلهای ترنسفورمر برای وظایف خاص
- 39. ترنسفورمرها در بینایی ماشین
- 40. شبکههای Vision Transformer (ViT)
- 41. کاربرد ViT در طبقهبندی تصویر
- 42. ترنسفورمرها در سیستمهای توصیهگر
- 43. کاربرد ترنسفورمر در تولید موسیقی
- 44. ترنسفورمرها در رباتیک
- 45. ترنسفورمرها در مدلسازی سریهای زمانی
- 46. مدلهای ترنسفورمر در اکتشافات علمی
- 47. تکنیکهای پیشرفته در آموزش ترنسفورمرها
- 48. تنظیم پارامترهای فرا-یادگیری (Hyperparameter Tuning)
- 49. روشهای منظمسازی (Regularization)
- 50. مدیریت دادهها برای ترنسفورمرها
- 51. ارزیابی مدلهای ترنسفورمر
- 52. معیارهای ارزیابی در NLP
- 53. معیارهای ارزیابی در بینایی ماشین
- 54. اخلاق در هوش مصنوعی و مدلهای ترنسفورمر
- 55. سوگیری در دادهها و مدلها
- 56. شفافیت و تفسیرپذیری مدلهای ترنسفورمر
- 57. حریم خصوصی در مدلهای ترنسفورمر
- 58. کاربرد ترنسفورمر در سلامت و پزشکی
- 59. کاربرد ترنسفورمر در صنعت مالی
- 60. کاربرد ترنسفورمر در آموزش
- 61. ترنسفورمرها و مدلسازی گراف
- 62. شبکههای عصبی گرافی (GNN)
- 63. کاربرد GNN در کنار ترنسفورمرها
- 64. ترنسفورمرهای پراکنده (Sparse Transformers)
- 65. محدودیتهای ترنسفورمرهای سنتی
- 66. راهحلهای بهینهسازی حافظه
- 67. مدلهای ترنسفورمر با طول ورودی متغیر
- 68. ترنسفورمرهای مبتنی بر یادگیری تقویتی
- 69. ترنسفورمرها در تعامل انسان و کامپیوتر
- 70. تولید خودکار کد با ترنسفورمرها
- 71. ترنسفورمرها در بازیسازی
- 72. کاربرد ترنسفورمر در تحلیل دادههای بزرگ
- 73. مقیاسپذیری مدلهای ترنسفورمر
- 74. موازیسازی در آموزش ترنسفورمرها
- 75. فشردهسازی مدلهای ترنسفورمر
- 76. کوانتیزاسیون (Quantization) مدلها
- 77. هرس کردن (Pruning) مدلها
- 78. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در ترنسفورمرها
- 79. یادگیری چندوظیفهای (Multi-task Learning)
- 80. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
- 81. یادگیری نیمهنظارتی (Semi-supervised Learning)
- 82. مدلهای هیبریدی با ترنسفورمرها
- 83. ترنسفورمرها و پردازش سیگنال
- 84. کاربرد ترنسفورمر در تشخیص گفتار
- 85. ترنسفورمرها در سیستمهای پرسش و پاسخ
- 86. ترنسفورمرها در خلاصهسازی متن
- 87. مدلهای ترنسفورمر برای وظایف تولیدی
- 88. ملاحظات امنیتی در مدلهای ترنسفورمر
- 89. حملات متخاصم (Adversarial Attacks)
- 90. دفاع در برابر حملات متخاصم
- 91. تحولات آینده در معماری ترنسفورمر
- 92. ترنسفورمرهای کوانتومی
- 93. نکات تکمیلی و بهترین شیوهها
- 94. مطالعه موردی: پیادهسازی یک ترنسفورمر ساده
- 95. جمعبندی و چشمانداز
- 96. نکات پایانی برای توسعهدهندگان
- 97. منابع و مراجع تکمیلی
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.