اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی معماری ترنسفورمر: قلب تپنده مدل‌های زبانی مدرن

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 معماری ترنسفورمر: قلب تپنده مدل‌های زبانی مدرن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر
  • 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
  • 3. محدودیت‌های مدل‌های ترتیبی (RNN, LSTM)
  • 4. مفهوم توجه (Attention) در پردازش زبان طبیعی
  • 5. مکانیسم توجه خودی (Self-Attention)
  • 6. مکانیسم توجه چندسر (Multi-Head Attention)
  • 7. ساختار انکودر در ترنسفورمر
  • 8. ساختار دیکودر در ترنسفورمر
  • 9. لایه نرمال‌سازی (Layer Normalization)
  • 10. اتصالات باقی‌مانده (Residual Connections)
  • 11. کدگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
  • 12. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings)
  • 13. تعبیه‌های موقعیتی (Positional Embeddings)
  • 14. مقایسه انکودر-دیکودر با سایر معماری‌ها
  • 15. نحوه عملکرد ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
  • 16. ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی متن
  • 17. ترنسفورمر در پاسخ به پرسش
  • 18. ترنسفورمر برای تولید متن
  • 19. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (GPT)
  • 20. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (BERT)
  • 21. مفاهیم پایه‌ای در BERT
  • 22. مفاهیم پایه‌ای در GPT
  • 23. آموزش پیش‌فرض (Pre-training)
  • 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 25. تکنیک‌های Masked Language Modeling (MLM)
  • 26. تکنیک‌های Next Sentence Prediction (NSP)
  • 27. کاربرد BERT در طبقه‌بندی متن
  • 28. کاربرد BERT در تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 29. کاربرد BERT در تحلیل احساسات
  • 30. کاربرد GPT در تولید محتوای خلاقانه
  • 31. کاربرد GPT در چت‌بات‌ها
  • 32. کاربرد GPT در تکمیل کد
  • 33. مقایسه BERT و GPT
  • 34. محدودیت‌های معماری ترنسفورمر
  • 35. بهینه‌سازی مصرف حافظه در ترنسفورمر
  • 36. تکنیک‌های کارآمدتر توجه
  • 37. ترنسفورمرهای خطی (Linear Transformers)
  • 38. ترنسفورمرهای پراکنده (Sparse Transformers)
  • 39. ترنسفورمرهای مبتنی بر درخت (Tree-based Transformers)
  • 40. معماری‌های ترکیبی (Hybrid Architectures)
  • 41. ترنسفورمر برای پردازش تصاویر (Vision Transformer)
  • 42. کاربرد Vision Transformer در تشخیص اشیاء
  • 43. کاربرد Vision Transformer در بخش‌بندی تصاویر
  • 44. ترنسفورمر برای پردازش صدا
  • 45. ترنسفورمر در رباتیک
  • 46. ترنسفورمر در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 47. ترنسفورمر در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 48. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 49. سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 50. روش‌های کاهش سوگیری
  • 51. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
  • 52. امنیت مدل‌های زبانی
  • 53. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
  • 54. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 55. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
  • 56. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی متن
  • 57. ارزیابی کیفیت تولید متن
  • 58. مبانی آمار و احتمالات برای یادگیری ماشین
  • 59. مبانی جبر خطی برای یادگیری ماشین
  • 60. مبانی حساب دیفرانسیل و انتگرال برای یادگیری ماشین
  • 61. نکات کلیدی در طراحی معماری ترنسفورمر
  • 62. چالش‌های آموزش مدل‌های ترنسفورمر
  • 63. استفاده از GPU و TPU برای آموزش
  • 64. مدیریت داده‌های بزرگ برای آموزش
  • 65. پیش‌پردازش داده‌ها برای ترنسفورمر
  • 66. پاکسازی متن و حذف نویز
  • 67. توکنیزاسیون (Tokenization)
  • 68. انواع توکنیزاسیون (WordPiece, BPE)
  • 69. روش‌های انکودینگ متن
  • 70. استفاده از کتابخانه‌های محبوب (TensorFlow, PyTorch)
  • 71. پیاده‌سازی ترنسفورمر با TensorFlow
  • 72. پیاده‌سازی ترنسفورمر با PyTorch
  • 73. استفاده از Hugging Face Transformers
  • 74. بارگذاری مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 75. تنظیم پارامترهای مدل
  • 76. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 77. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 78. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 79. کاربرد یادگیری انتقالی در NLP
  • 80. تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص
  • 81. مراحل پیاده‌سازی یک پروژه ترنسفورمر
  • 82. انتخاب مدل مناسب برای وظیفه
  • 83. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های سفارشی
  • 84. آموزش و ارزیابی مدل
  • 85. استقرار مدل
  • 86. مباحث پیشرفته در معماری ترنسفورمر
  • 87. ترنسفورمرهای مبتنی بر گراف (Graph Transformers)
  • 88. ترنسفورمرهای برای داده‌های چندوجهی (Multimodal Transformers)
  • 89. کاربرد ترنسفورمر در پزشکی
  • 90. کاربرد ترنسفورمر در امور مالی
  • 91. کاربرد ترنسفورمر در حقوق
  • 92. آینده تحقیقات در معماری ترنسفورمر
  • 93. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر
  • 94. ترنسفورمرهای خود-نظارتی (Self-Supervised Transformers)
  • 95. تکنیک‌های تولید متن کنترل‌شده
  • 96. ترنسفورمرهای با قابلیت استدلال
  • 97. ارزیابی جامع مدل‌های زبانی
  • 98. مباحث مربوط به بانکداری بدون ربا در مدل‌های زبانی
  • 99. کاربرد هوش مصنوعی در اقتصاد اسلامی
  • 100. چارچوب‌های شرعی در تحلیل داده‌ها
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.
تگ‌ها: deep learning nlp transformer پردازش زبان طبیعی ترنسفورمر شبکه‌های عصبی مدل زبانی هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.