اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی درک مبانی و سازوکار عملکرد مدل‌های زبانی هوشمند (LLMs)

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 درک مبانی و سازوکار عملکرد مدل‌های زبانی هوشمند (LLMs)

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و تاریخچه هوش مصنوعی
  • 2. ساختار شبکه های عصبی و نورون های مصنوعی
  • 3. مفهوم مدل های زبانی و پیش بینی کلمه بعدی
  • 4. تفاوت مدل های آماری سنتی و شبکه های عصبی عمیق
  • 5. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 6. فرآیند توکنایز کردن متن و تبدیل کلمات به اعداد
  • 7. مفهوم بردارهای ویژگی و فضای تعبیه کلمات
  • 8. نقش لایه های پنهان در استخراج مفاهیم زبانی
  • 9. فرآیند پیش آموزش مدل های زبانی بر روی داده های کلان
  • 10. یادگیری نظارت شده و تنظیم دقیق مدل ها
  • 11. نقش یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در بهبود پاسخ ها
  • 12. تفاوت مدل های زبانی مولد با سیستم های جستجوی سنتی
  • 13. مفهوم عدم قطعیت و احتمالات در تولید متن
  • 14. چالش های درک زمینه و حافظه در مدل های زبانی
  • 15. روش های بهینه سازی پارامترها در مدل های بزرگ
  • 16. تکنیک های کاهش ابعاد در مدل سازی داده های متنی
  • 17. محدودیت های مدل های زبانی در استدلال منطقی
  • 18. نقش داده های آموزشی در کیفیت خروجی مدل
  • 19. روش های ارزیابی دقت و صحت پاسخ های هوشمند
  • 20. اصول اخلاقی و مسئولیت پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 21. کاربردهای عملی مدل های زبانی در صنعت و خدمات
  • 22. فناوری های متن به گفتار و گفتار به متن
  • 23. روش های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
  • 24. مفاهیم پایه ای در امنیت و حریم خصوصی داده ها
  • 25. چالش های سوگیری در داده های آموزشی و راهکارهای اصلاح آن
  • 26. تفاوت مدل های متن باز و مدل های تجاری بسته
  • 27. آینده مدل های زبانی و همگرایی با علوم رایانه
  • 28. نقش هوش مصنوعی در توسعه ابزارهای آموزشی بومی
  • 29. آینده پژوهی در حوزه تعامل انسان و ماشین
  • 30. مدیریت منابع محاسباتی برای اجرای مدل های بزرگ
  • 31. تکنیک های فشرده سازی مدل برای اجرا در سخت افزارهای محدود
  • 32. بررسی جایگاه هوش مصنوعی در نقشه جامع علمی کشور
  • 33. آشنایی با کتابخانه های استاندارد پایتون برای یادگیری ماشین
  • 34. روش های خطایابی و تحلیل خروجی های مدل
  • 35. اصول نگارش و مستندسازی در پروژه های هوش مصنوعی
  • 36. استانداردهای ملی در حوزه فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی
  • 37. تلفیق مدل های زبانی با پایگاه داده های دانش محور
  • 38. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین برای متخصصان علوم رایانه
  • 39. مسیرهای شغلی و پژوهشی در حوزه هوش مصنوعی در ایران
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: LLM پردازش زبان طبیعی چت‌جی‌پی‌تی شبکه عصبی مصنوعی فناوری اطلاعات مبانی هوش مصنوعی مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.