این دوره آموزشی، شما را با تمام جنبه‌های کلیدی BERT آشنا کرده و مهارت‌های لازم برای کار با این مدل را در اختیارتان قرار می‌دهد:

• آشنایی عمیق با معماری ترنسفورمر و نحوه عملکرد آن، به عنوان پایه و اساس مدل BERT. درک مکانیزم Self-Attention و Multi-Head Attention که قلب این معماری هستند.
• درک کامل فرآیند پیش‌آموزش (Pre-training) BERT، شامل وظایف Masked Language Model (MLM) و Next Sentence Prediction (NSP) و اهمیت آن‌ها در درک بافت زبان.
• تسلط بر روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های BERT برای طیف وسیعی از وظایف NLP، از جمله طبقه‌بندی متن (Text Classification)، تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition – NER) و پاسخ به سوال (Question Answering – QA).
• کار با کتابخانه قدرتمند Hugging Face Transformers، که به عنوان استاندارد صنعتی برای کار با مدل‌های ترنسفورمر شناخته می‌شود. شما قادر خواهید بود به راحتی مدل‌ها را بارگذاری، توکنایزرها را استفاده و مدل‌های خود را آموزش دهید.
• پیاده‌سازی عملی پروژه‌های کاربردی و واقعی، به طوری که پس از اتمام دوره بتوانید دانش خود را در سناریوهای مختلف به کار بگیرید. این شامل کدنویسی و اجرای عملی مثال‌ها و تمرینات است.
• روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌ها و تکنیک‌های بهینه‌سازی آن‌ها برای دستیابی به بهترین نتایج.

هدف نهایی این دوره، تربیت متخصصانی است که بتوانند با اعتماد به نفس کامل، مدل‌های BERT را در پروژه‌های واقعی خود به کار گیرند و از قدرت آن برای حل مسائل پیچیده NLP بهره ببرند.

شرکت در این دوره آموزشی مزایای قابل توجهی برای مسیر شغلی و دانش تخصصی شما خواهد داشت:

• تسلط بر فناوری روز: BERT و مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر، خط مقدم تحقیقات و کاربردهای NLP هستند. با تسلط بر BERT، شما در لبه تکنولوژی خواهید بود.
• افزایش فرصت‌های شغلی: تقاضا برای متخصصان NLP که با مدل‌های پیشرفته مانند BERT آشنایی دارند، به سرعت در حال افزایش است. این مهارت‌ها در صنایع مختلف از جمله فناوری، مالی، بهداشت و درمان و… بسیار مورد نیاز است.
• توانایی حل مسائل پیچیده: شما قادر خواهید بود مسائل چالش‌برانگیز درک زبان را که با روش‌های سنتی غیرممکن بودند، به راحتی حل کنید. این شامل تحلیل احساسات دقیق، خلاصه‌سازی متون طولانی، توسعه چت‌بات‌های هوشمند و سیستم‌های پاسخ به سوال است.
• فهم عمیق مدل‌های ترنسفورمر: نه تنها BERT، بلکه درک عمیقی از مدل‌های ترنسفورمر به دست خواهید آورد که پایه و اساس بسیاری از مدل‌های مدرن NLP مانند GPT-3/4، RoBERTa، ALBERT و ELECTRA هستند.
• ایجاد پروژه‌های عملی و قابل ارائه: این دوره بر یادگیری عملی تاکید دارد. شما در طول دوره پروژه‌هایی را انجام خواهید داد که می‌توانید آن‌ها را در رزومه خود گنجانده و به کارفرمایان بالقوه ارائه دهید.
• بهبود مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون: ضمن کار با BERT، مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون شما در زمینه یادگیری ماشین و NLP تقویت خواهد شد.

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون: مفاهیم پایه پایتون مانند کار با متغیرها، ساختارهای داده (لیست‌ها، دیکشنری‌ها)، توابع، حلقه‌ها و کلاس‌ها ضروری است.
• دانش پایه یادگیری ماشین: آشنایی با مفاهیم اساسی یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی (گرچه نیازی به تخصص عمیق نیست)، فرآیند آموزش و اعتبارسنجی مدل، و مفاهیم Overfitting/Underfitting مفید خواهد بود.
• آشنایی مقدماتی با مفاهیم پردازش زبان طبیعی: (اختیاری اما مفید) اگرچه مفاهیم ضروری NLP در طول دوره مرور می‌شوند، اما داشتن آشنایی قبلی با مفاهیمی مانند Word Embeddings، Tokenization و Stemming/Lemmatization می‌تواند به درک سریع‌تر مطالب کمک کند.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده که حتی بدون سابقه قبلی در NLP، می‌توانید با پشتکار و تمرین، مطالب را به خوبی فرا بگیرید.

این دوره جامع شامل بخش‌های زیر است که هر یک جنبه‌ای از BERT و کاربردهای آن را پوشش می‌دهند:

• مقدمه‌ای بر NLP و مدل‌های ترنسفورمر:

  در این بخش، ابتدا نگاهی به تاریخچه و چالش‌های NLP خواهیم داشت. سپس وارد دنیای ترنسفورمرها می‌شویم، معماری انقلابی که زمینه را برای BERT فراهم آورد. مفاهیم کلیدی مانند مکانیزم توجه (Attention Mechanism) و ساختار کلی ترنسفورمر به طور مفصل توضیح داده خواهند شد.

• کالبدشکافی معماری BERT:

  این بخش به صورت عمیق به بررسی معماری داخلی BERT می‌پردازد. شما با اجزای اصلی Encoder در ترنسفورمر آشنا می‌شوید و نحوه کار Attention Head و Multi-Head Attention را درک خواهید کرد. همچنین، مفهوم Tokenizer و چگونگی تبدیل کلمات به بردارهای عددی قابل فهم برای مدل، همراه با بررسی Word Embeddings اختصاصی BERT، پوشش داده می‌شود.

• وظایف پیش‌آموزش BERT:

  یکی از دلایل قدرت BERT، وظایف پیش‌آموزش (Pre-training) آن است. در این بخش، به طور کامل با Masked Language Model (MLM) که وظیفه پر کردن کلمات ماسک شده را دارد و Next Sentence Prediction (NSP) که برای پیش‌بینی ارتباط جملات به کار می‌رود، آشنا می‌شوید. اهمیت این وظایف در درک بافت زبان و روابط بین کلمات و جملات تشریح خواهد شد.

• تنظیم دقیق BERT برای طبقه‌بندی متن:

  این بخش شامل آموزش نحوه آماده‌سازی داده‌ها برای وظایف طبقه‌بندی متن است. شما یاد می‌گیرید چگونه یک لایه طبقه‌بندی به بالای مدل BERT اضافه کنید و آن را برای وظایف خاصی مانند تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)، تشخیص هرزنامه یا طبقه‌بندی موضوعی متون، تنظیم دقیق کنید. مثال‌های عملی و کدنویسی در این بخش از اهمیت بالایی برخوردارند.

• تنظیم دقیق BERT برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER):

  NER یکی از کاربردهای پرکاربرد NLP است. در این بخش، ابتدا مفهوم NER و کاربردهای آن در استخراج اطلاعات از متن توضیح داده می‌شود. سپس، نحوه پیاده‌سازی BERT برای تشخیص و برچسب‌گذاری موجودیت‌هایی مانند نام اشخاص، مکان‌ها، سازمان‌ها و تاریخ‌ها در متن را به صورت عملی یاد می‌گیرید.

• تنظیم دقیق BERT برای پاسخ به سوال (Question Answering – QA):

  در این بخش، با انواع سیستم‌های QA و چگونگی استفاده از BERT برای ساخت یک سیستم پاسخ به سوال مبتنی بر استخراج، آشنا خواهید شد. شما یاد می‌گیرید که چگونه BERT می‌تواند پاسخ سوالات را از یک متن ورودی پیدا و استخراج کند. پیاده‌سازی یک سیستم QA ساده به شما در درک عمیق این کاربرد کمک خواهد کرد.

• کار با کتابخانه Hugging Face Transformers:

  این بخش به طور کامل به معرفی و کار با یکی از مهمترین ابزارهای حوزه NLP، یعنی کتابخانه Hugging Face Transformers، اختصاص دارد. شما نحوه بارگذاری مدل‌ها و توکنایزرهای از پیش آموزش‌دیده، استفاده از کلاس‌های کاربردی مانند Trainer برای آموزش آسان مدل‌ها و Pipeline برای انجام وظایف NLP با چند خط کد را خواهید آموخت.

• پروژه‌های عملی و مطالعه موردی:

  برای تثبیت یادگیری، چندین پروژه عملی از ابتدا تا انتها در این بخش پیاده‌سازی می‌شوند. این پروژه‌ها به شما در درک چالش‌های واقعی و نحوه بهینه‌سازی و عیب‌یابی مدل‌ها کمک می‌کنند. همچنین، محدودیت‌ها و چالش‌های کار با مدل‌های بزرگ زبان مورد بحث قرار می‌گیرند.

• موضوعات پیشرفته و روندهای آینده:

  در پایان، نگاهی به مدل‌های پیشرفته‌تر و مشابه BERT مانند RoBERTa، ALBERT و ELECTRA خواهیم داشت. همچنین، آینده NLP و نقش مدل‌های بزرگ زبان در پیشرفت‌های آتی این حوزه مورد بررسی قرار می‌گیرد تا دیدگاهی جامع از مسیر پیش رو به دست آورید.