اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی مبانی مدلهای زبانی بزرگ: نگاهی کاربردی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مبانی مدلهای زبانی بزرگ: نگاهی کاربردی
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. معماری ترنسفورمر در مدلهای زبانی
- 4. لایه توجه (Attention Mechanism)
- 5. انواع مدلهای ترنسفورمر
- 6. مدلهای زبانی پیشآموزشدیده (Pre-trained Language Models)
- 7. مبانی آموزش مدلهای زبانی
- 8. فرآیند پیشآموزش (Pre-training)
- 9. مجموعه دادههای مورد استفاده در پیشآموزش
- 10. تکنیکهای پیشآموزش (مانند Masked Language Modeling)
- 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبانی
- 12. فرآیند تنظیم دقیق
- 13. مجموعه دادههای مورد استفاده در تنظیم دقیق
- 14. کاربردهای تنظیم دقیق
- 15. مدلهای زبانی مبتنی بر رمزگذار (Encoder-based Models)
- 16. مدلهای زبانی مبتنی بر رمزگشا (Decoder-based Models)
- 17. مدلهای زبانی دوطرفه (Encoder-Decoder Models)
- 18. معرفی مدل GPT (Generative Pre-trained Transformer)
- 19. کاربردهای مدل GPT
- 20. معرفی مدل BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
- 21. کاربردهای مدل BERT
- 22. معرفی مدل RoBERTa
- 23. معرفی مدل XLNet
- 24. معرفی مدل T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
- 25. معرفی مدل BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformer)
- 26. تولید متن (Text Generation)
- 27. تکنیکهای تولید متن
- 28. ارزیابی مدلهای تولید متن
- 29. خلاصهسازی متن (Text Summarization)
- 30. انواع خلاصهسازی (استخراجی و چکیدهای)
- 31. ارزیابی مدلهای خلاصهسازی
- 32. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
- 33. معماری مدلهای ترجمه ماشینی
- 34. ارزیابی مدلهای ترجمه ماشینی
- 35. پاسخ به سؤال (Question Answering)
- 36. انواع سیستمهای پاسخ به سؤال
- 37. ارزیابی سیستمهای پاسخ به سؤال
- 38. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
- 39. مدلهای تحلیل احساسات
- 40. ارزیابی مدلهای تحلیل احساسات
- 41. دستهبندی متن (Text Classification)
- 42. مدلهای دستهبندی متن
- 43. ارزیابی مدلهای دستهبندی متن
- 44. تشخیص موجودیت نامدار (Named Entity Recognition - NER)
- 45. مدلهای NER
- 46. ارزیابی مدلهای NER
- 47. مدلهای زبانی برای درک مطلب (Natural Language Understanding - NLU)
- 48. چالشهای NLU
- 49. مدلهای زبانی برای تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation - NLG)
- 50. چالشهای NLG
- 51. مدلهای زبانی کوچکتر و کارآمدتر
- 52. کوچکسازی مدلهای زبانی (Model Compression)
- 53. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 54. هواندازی (Quantization)
- 55. هرس کردن (Pruning)
- 56. کاربرد مدلهای زبانی در پردازش زبان فارسی
- 57. مجموعه دادههای فارسی برای مدلهای زبانی
- 58. چالشهای پردازش زبان فارسی
- 59. مدلهای زبانی چندزبانه (Multilingual Language Models)
- 60. معماری مدلهای چندزبانه
- 61. کاربردهای مدلهای چندزبانه
- 62. مدلهای زبانی محلی (Local Language Models)
- 63. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدلهای زبانی
- 64. سوگیری (Bias) در مدلهای زبانی
- 65. روشهای کاهش سوگیری
- 66. حریم خصوصی و امنیت در مدلهای زبانی
- 67. توضیحپذیری مدلهای زبانی (Explainability)
- 68. مفاهیم پایه یادگیری ماشین در مدلهای زبانی
- 69. شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN)
- 70. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 71. حافظه کوتاهمدت طولانی (LSTM)
- 72. شبکههای عصبی ترتیبی (GRU)
- 73. مفاهیم پایه آمار و احتمال
- 74. مبانی بهینهسازی در آموزش مدلها
- 75. گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
- 76. انواع گرادیان کاهشی
- 77. ابزارهای یادگیری ماشین (مانند TensorFlow, PyTorch)
- 78. محیطهای برنامهنویسی (مانند Jupyter Notebook)
- 79. مراحل ساخت یک سیستم مبتنی بر مدل زبانی
- 80. انتخاب مدل مناسب
- 81. جمعآوری و پیشپردازش دادهها
- 82. آموزش یا تنظیم دقیق مدل
- 83. ارزیابی عملکرد مدل
- 84. استقرار مدل
- 85. ملاحظات مربوط به زیرساخت و سختافزار
- 86. کارتهای گرافیک (GPU) و واحدهای پردازش تنسور (TPU)
- 87. مدیریت منابع محاسباتی
- 88. آینده مدلهای زبانی بزرگ
- 89. مدلهای زبانی بزرگتر و توانمندتر
- 90. مدلهای زبانی با قابلیت استدلال
- 91. مدلهای زبانی تعاملی
- 92. نوآوریهای آتی در معماری مدلها
- 93. کاربردهای پیشرفته مدلهای زبانی
- 94. علم داده و مدلهای زبانی
- 95. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
- 96. تولید کد با مدلهای زبانی
- 97. مدلهای زبانی در علوم پزشکی
- 98. مدلهای زبانی در حوزه حقوق
- 99. مدلهای زبانی در آموزش و پژوهش
- 100. مدلهای زبانی در صنعت
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.