اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی پیادهسازی مدلهای زبانی بزرگ: گام به گام
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره پیادهسازی مدلهای زبانی بزرگ: گام به گام
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) - مفاهیم و اصول**
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ
- 2. تاریخچه و تکامل مدلهای زبانی
- 3. کاربردهای مدلهای زبانی در صنعت
- 4. مبانی یادگیری ماشین برای مدلهای زبانی
- 5. شبکههای عصبی و مفهوم نورون مصنوعی
- 6. معماریهای پرسپترون چندلایه
- 7. تابع فعالسازی در شبکههای عصبی
- 8. یادگیری نظارتشده و نظارتنشده
- 9. مفاهیم پیشپردازش متن
- 10. توکنایزرها و روشهای تقسیمبندی متن
- 11. بردارهای کلمه و نمایش معنایی کلمات
- 12. مدلهای Embedding مانند Word2Vec
- 13. تکنیکهای کاهش ابعاد در بردارهای کلمه
- 14. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 15. حافظه کوتاهمدت طولانی (LSTM)
- 16. واحد بازگشتی دروازهای (GRU)
- 17. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
- 18. مدلهای مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer)
- 19. کدگذار (Encoder) و کدگشا (Decoder) در ترنسفورمر
- 20. مفهوم Self-Attention
- 21. مایعسازی (Positional Encoding)
- 22. مدلهای زبانی پیشآموزشدیده (Pre-trained Models)
- 23. شبکههای BERT و کاربردهای آن
- 24. مدلهای GPT و خانواده آن
- 25. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبانی
- 26. آمادهسازی داده برای تنظیم دقیق
- 27. انتخاب مجموعه داده مناسب
- 28. معیارهای ارزیابی مدلهای زبانی
- 29. دقت، صحت و بازیابی (Precision, Recall, F1-score)
- 30. Perplexity به عنوان معیار ارزیابی
- 31. تولید متن با مدلهای زبانی
- 32. کنترل کیفیت در متن تولید شده
- 33. مدلهای زبانی برای خلاصهسازی متن
- 34. خلاصهسازی استخراجی و چکیدهای
- 35. مدلهای زبانی برای ترجمه ماشینی
- 36. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
- 37. مدلهای زبانی برای پاسخ به پرسش
- 38. استخراج پاسخ از متن
- 39. مدلهای زبانی برای طبقهبندی متن
- 40. تحلیل احساسات در متن
- 41. تشخیص موضوع متن
- 42. مدلهای زبانی برای تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 43. مدلهای زبانی برای تولید کد
- 44. استفاده از مدلهای زبانی در توسعه نرمافزار
- 45. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدلهای زبانی
- 46. سوگیری در مدلهای زبانی
- 47. راهکارهای کاهش سوگیری در مدلهای زبانی
- 48. حریم خصوصی و امنیت داده در مدلهای زبانی
- 49. مدلهای زبانی متنباز و تجاری
- 50. معماریهای پیشرفته مدلهای زبانی
- 51. مدلهای زبانی برای تشخیص ناهنجاری
- 52. کاربرد مدلهای زبانی در هوش مصنوعی مولد
- 53. تولید تصاویر با مدلهای زبانی
- 54. تولید موسیقی با مدلهای زبانی
- 55. مدلهای زبانی برای بازیابی اطلاعات
- 56. بهینهسازی مدلهای زبانی برای سرعت
- 57. کوانتیزاسیون و هرس کردن مدلها
- 58. استقرار مدلهای زبانی در محیط عملیاتی
- 59. پلتفرمهای ابری برای مدلهای زبانی
- 60. مدلهای زبانی چندزبانه
- 61. مدلهای زبانی برای زبان فارسی
- 62. چالشهای پردازش زبان فارسی
- 63. ابزارهای پردازش زبان فارسی
- 64. مقدمهای بر چارچوبهای یادگیری عمیق
- 65. TensorFlow و Keras
- 66. PyTorch
- 67. مفاهیم بهینهسازی در یادگیری عمیق
- 68. گرادیان کاهشی تصادفی (SGD)
- 69. بهینهسازهای Adam و RMSprop
- 70. نرمالسازی دستهای (Batch Normalization)
- 71. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
- 72. جستجوی شبکهای (Grid Search)
- 73. جستجوی تصادفی (Random Search)
- 74. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
- 75. مدیریت پروژه در پیادهسازی مدلهای زبانی
- 76. مستندسازی مدلهای زبانی
- 77. تست و اشکالزدایی مدلها
- 78. استقرار مدلهای زبانی در اپلیکیشنها
- 79. رابطهای برنامهنویسی کاربردی (API) برای مدلهای زبانی
- 80. پایش عملکرد مدلهای زبانی در طول زمان
- 81. بهروزرسانی مدلهای زبانی
- 82. تکنیکهای انتقال یادگیری (Transfer Learning)
- 83. یادگیری چندوظیفهای (Multi-task Learning)
- 84. یادگیری تقویتی برای مدلهای زبانی
- 85. مدلهای زبانی و پردازش تصویر
- 86. مدلهای زبانی و پردازش صدا
- 87. کاربرد مدلهای زبانی در رباتیک
- 88. مدلهای زبانی برای تحلیل دادههای بزرگ
- 89. آینده مدلهای زبانی
- 90. مدلهای زبانی و تعامل انسان و کامپیوتر
- 91. مدلهای زبانی برای آموزش مجازی
- 92. مدلهای زبانی و سلامت دیجیتال
- 93. مدلهای زبانی در حوزه حقوق و قانون
- 94. مدلهای زبانی در حوزه علوم انسانی
- 95. مدلهای زبانی برای پژوهش علمی
- 96. مدلهای زبانی و تولید محتوای آموزشی
- 97. مدلهای زبانی و خودکارسازی فرآیندها
- 98. مدلهای زبانی و تحلیل اخبار
- 99. مدلهای زبانی و پیشبینی روندها
- 100. مدلهای زبانی و بازیهای کامپیوتری
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.