اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آشنایی با معماری و کاربردهای عملی مدل‌های زبانی کوچک‌مقیاس (Nano) در توسعه نرم‌افزار

349,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 87,488 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 آشنایی با معماری و کاربردهای عملی مدل‌های زبانی کوچک‌مقیاس (Nano) در توسعه نرم‌افزار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و بهینه‌سازی مدل‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های زبانی در توسعه نرم‌افزار
  • 2. تفاوت مدل‌های زبانی بزرگ و کوچک‌مقیاس
  • 3. معماری ترنسفورمر و نقش مکانیزم توجه در مدل‌های Nano
  • 4. بررسی ویژگی‌های فنی مدل Nemotron 3 Nano
  • 5. مزایای استفاده از مدل‌های سبک در محیط‌های محلی و آفلاین
  • 6. استانداردهای سخت‌افزاری برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی در سرورهای داخلی
  • 7. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های زبانی کوچک
  • 8. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای تعامل با مدل‌های هوشمند
  • 9. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای بهینه‌سازی ورودی مدل
  • 10. مفهوم توکنایزیشن و تأثیر آن بر کارایی مدل‌های کوچک
  • 11. تکنیک‌های استنتاج سریع در مدل‌های Nano
  • 12. تنظیم دقیق پارامترهای مدل برای بهبود دقت پاسخ‌دهی
  • 13. روش‌های کوانتیزاسیون برای کاهش حجم مدل بدون افت کیفیت
  • 14. آشنایی با مهندسی پرامپت برای دریافت خروجی دقیق
  • 15. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در اپلیکیشن‌های تحت وب
  • 16. استفاده از مدل‌های Nano برای تولید کدهای برنامه‌نویسی بهینه
  • 17. به‌کارگیری مدل در تحلیل و طبقه‌بندی متن‌های فارسی
  • 18. روش‌های کاهش توهم و افزایش صحت در پاسخ‌های مدل
  • 19. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف منابع در سیستم‌های عملیاتی
  • 20. تکنیک‌های RAG برای اتصال مدل به پایگاه داده‌های محلی
  • 21. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی و حفاظت از داده‌ها
  • 22. بررسی محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌های زبانی کوچک
  • 23. ارزیابی عملکرد مدل بر اساس معیارهای دقت و سرعت
  • 24. استراتژی‌های به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های هوشمند در چرخه حیات نرم‌افزار
  • 25. مطالعه موردی: پیاده‌سازی دستیار هوشمند سازمانی با مدل‌های Nano
  • 26. مقایسه کارایی مدل‌های Nano با مدل‌های ابری در محیط‌های ایزوله
  • 27. بهینه‌سازی پاسخ‌دهی مدل برای کاربردهای بلادرنگ
  • 28. تلفیق مدل‌های زبانی با سایر ابزارهای پردازش متن
  • 29. آینده مدل‌های زبانی کوچک در صنعت نرم‌افزار ایران
  • 30. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم پرسش و پاسخ هوشمند مبتنی بر مدل Nano
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: انویدیا نموترون پردازش زبان طبیعی توسعه نرم‌افزار مدل‌های زبانی بزرگ مدل‌های زبانی کوچک‌مقیاس معماری شبکه عصبی هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.