این دوره به دقت طراحی شده تا دانش نظری و مهارت‌های عملی لازم برای کار با مدل‌های ترانسفورمر در NLP را به شما منتقل کند. با اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مبانی و چالش‌های پردازش زبان طبیعی را به طور عمیق درک کنید و با محدودیت‌های مدل‌های سنتی مانند RNNها و LSTMs آشنا شوید.
• معماری انقلابی ترانسفورمرها، شامل مکانیسم توجه (Attention Mechanism)، سلف-اتنشن (Self-Attention) و لایه‌های Encoder-Decoder را به طور کامل تحلیل کنید.
• با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده پیشرو مانند BERT، GPT (سری‌های مختلف) و T5 آشنا شده و تفاوت‌ها، قابلیت‌ها و کاربردهای هر یک را بشناسید.
• تکنیک‌های ریزتنظیم (Fine-tuning) مدل‌های ترانسفورمر را برای وظایف خاص NLP مانند طبقه‌بندی متن، تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)، خلاصه‌سازی و تولید متن به کار ببرید.
• با استفاده از کتابخانه قدرتمند Hugging Face Transformers، مدل‌ها را بارگذاری، پیکربندی، آموزش و ارزیابی کنید و آن‌ها را در پروژه‌های واقعی به کار بگیرید.
• اصول مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای داده‌های متنی در بستر ترانسفورمرها و همچنین چالش‌های مربوط به توکنایزیشن را درک کنید.
• با رویکردهای پیشرفته و آینده در NLP، از جمله ترانسفورمرهای چندوجهی (Multimodal Transformers) و تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ (LLMs) آشنا شوید.
• مهارت‌های عملی برای ساخت، استقرار و بهبود پروژه‌های NLP در دنیای واقعی را کسب نمایید.

شرکت در این دوره جامع، فرصت‌های بی‌شماری را برای رشد حرفه‌ای و شخصی شما فراهم می‌آورد و شما را در مسیر تبدیل شدن به یک متخصص پیشرو در علوم داده و هوش مصنوعی قرار می‌دهد:

• کسب مهارتی پرتقاضا: با توجه به انقلاب هوش مصنوعی و نیاز روزافزون به متخصصان NLP، تسلط بر ترانسفورمرها شما را در بازار کار فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی به شدت متمایز می‌کند.
• آمادگی برای مشاغل آینده: این دوره شما را برای نقش‌هایی نظیر دانشمند داده (Data Scientist)، مهندس یادگیری ماشین (ML Engineer)، مهندس NLP و محقق هوش مصنوعی آماده می‌سازد.
• پروژه‌های عملی و کاربردی: یادگیری از طریق انجام (learning by doing) با تمرین‌ها و پروژه‌های واقعی تضمین می‌شود و به شما امکان می‌دهد پورتفولیوی قدرتمندی بسازید.
• دسترسی به جدیدترین ابزارها: با استفاده از کتابخانه صنعتی Hugging Face، با استانداردهای روز و ابزارهای پیشرفته مورد استفاده در شرکت‌های بزرگ آشنا خواهید شد.
• درک عمیق نظری و عملی: همزمان با درک مبانی نظری پیچیده ترانسفورمرها، قادر به پیاده‌سازی و استقرار آن‌ها در عمل خواهید بود.
• افزایش پتانسیل نوآوری: با تسلط بر این تکنولوژی، می‌توانید راه‌حل‌های خلاقانه و کارآمد برای مشکلات پیچیده زبانی و مسائل دنیای واقعی ارائه دهید.

برای کسب حداکثر بهره‌وری و درک عمیق‌تر مفاهیم ارائه شده در این دوره، داشتن دانش و مهارت‌های زیر توصیه می‌شود:

• برنامه‌نویسی پایتون: دانش متوسط تا خوب از زبان برنامه‌نویسی پایتون، شامل ساختارهای داده، توابع، کار با کلاس‌ها و استفاده از کتابخانه‌های عمومی مانند NumPy و Pandas.
• مبانی یادگیری ماشین: آشنایی با مفاهیم اساسی یادگیری ماشین، مانند یادگیری با نظارت (Supervised Learning)، یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)، رگرسیون، طبقه‌بندی و معیارهای ارزیابی مدل (مانند دقت، فراخوانی، F1-Score).
• آشنایی مقدماتی با یادگیری عمیق (اختیاری اما مفید): درک اولیه از شبکه‌های عصبی (Neural Networks)، پرسپترون‌ها، پس‌انتشار (Backpropagation) و چارچوب‌هایی مانند PyTorch یا TensorFlow.
• جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال: درک مفاهیم پایه‌ای ریاضی برای فهم عمیق‌تر مبانی مدل‌ها و نحوه کار مکانیسم توجه.

این دوره به صورت ماژولار و گام به گام طراحی شده تا مفاهیم را به صورت تدریجی، منظم و با رویکردی عملی به شما آموزش دهد:

بخش ۱: مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و محدودیت‌های مدل‌های سنتی

• چرا NLP در هوش مصنوعی مدرن اهمیت دارد؟ مرور کاربردها و چالش‌های کلیدی.
• بازنگری بر مدل‌های سنتی NLP (مانند Word Embeddings، N-grams، RNNs، LSTMs) و نقاط ضعف آن‌ها به خصوص در مدیریت وابستگی‌های بلندمدت.
• معرفی ایده ترانسفورمرها به عنوان راه‌حلی نوین برای مشکلات وابستگی‌های بلندمدت و موازی‌سازی.

بخش ۲: معماری ترانسفورمرها: قلب انقلاب NLP

• مقدمه‌ای بر مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و چرایی اهمیت آن.
• سلف-اتنشن (Self-Attention): درک دقیق نحوه محاسبه امتیاز توجه، کوئری‌ها، کلیدها و مقادیر (Queries, Keys, Values).
• نقش Multi-Head Attention در افزایش توانایی مدل برای تمرکز بر جنبه‌های مختلف.
• کدگذاری موقعیتی (Positional Encoding): چرا و چگونه اطلاعات ترتیب کلمات حفظ می‌شود؟
• ساختار کامل Encoder و Decoder در ترانسفورمرها و نحوه تعامل آن‌ها.
• فهم دقیق جزئیات ریاضی و شهودی هر جزء و نحوه اتصال آن‌ها.

بخش ۳: مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برجسته (BERT, GPT, T5)

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): بررسی معماری مبتنی بر Encoder، وظایف پیش‌آموزش (Masked Language Model, Next Sentence Prediction) و کاربردهای آن در فهم زبان.
• GPT (Generative Pre-trained Transformer): معماری مبتنی بر Decoder، وظایف پیش‌آموزش و قابلیت‌های بی‌نظیر تولید متن. بررسی تفاوت‌های مفهومی سری‌های GPT-2 و GPT-3.
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): معرفی رویکرد “همه‌چیز یک متن است” و کاربردهای گسترده آن در ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی و سوال و جواب.
• مفهوم و اهمیت یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP و نقش مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده.

بخش ۴: ریزتنظیم و کاربرد ترانسفورمرها در وظایف خاص

• استراتژی‌های ریزتنظیم (Fine-tuning) مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده برای وظایف پایین‌دستی (Downstream Tasks).
• طبقه‌بندی متن: پیاده‌سازی طبقه‌بندی احساسات (Sentiment Analysis)، تشخیص اسپم و دسته‌بندی موضوعی متون.
• تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER): شناسایی خودکار افراد، مکان‌ها، سازمان‌ها و زمان‌ها در متن.
• پاسخگویی به سوالات (Question Answering): استفاده از مدل‌هایی مانند SQuAD برای یافتن پاسخ در متن.
• خلاصه‌سازی متن (Text Summarization): بررسی روش‌های استخراجی و انتزاعی برای تولید خلاصه‌ای از متون طولانی.
• تولید متن و چت‌بات‌ها: اصول اولیه تولید متن خلاقانه، کامل کردن متن و ساخت چت‌بات‌های ساده.
• نمونه‌های عملی و حل مسئله با داده‌های واقعی برای هر یک از این وظایف کاربردی.

بخش ۵: پیاده‌سازی عملی با Hugging Face Transformers

• نصب و راه‌اندازی کتابخانه قدرتمند Hugging Face Transformers.
• کار با Tokenizer ها: تفاوت‌های Subword Tokenization (WordPiece, BPE, SentencePiece) و نحوه استفاده از آن‌ها.
• استفاده از Pipeline ها برای اجرای سریع و آسان وظایف رایج NLP.
• بارگذاری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و انجام inference (پیش‌بینی) بر روی داده‌های جدید.
• نحوه آموزش و ریزتنظیم مدل‌ها بر روی مجموعه‌داده‌های سفارشی با استفاده از Trainer API و ابزارهای مرتبط.
• تکنیک‌های ارزیابی و مانیتورینگ مدل‌ها برای اطمینان از عملکرد بهینه.
• ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده برای استفاده مجدد و استقرار.

بخش ۶: مباحث پیشرفته و آینده ترانسفورمرها

• بهینه‌سازی کارایی و کاهش مصرف حافظه در ترانسفورمرها برای مدل‌های بزرگ (مانند Long-formers, Reformers).
• ترانسفورمرهای چندوجهی (Multimodal Transformers) برای ترکیب متن، تصویر و صدا و کاربردهای آن‌ها.
• مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (Large Language Models – LLMs) و چالش‌های مقیاس‌پذیری و آموزش آن‌ها.
• ملاحظات اخلاقی و سوگیری‌ها (Bias) در مدل‌های NLP و روش‌های کاهش آن‌ها.
• استقرار مدل‌های NLP در محیط‌های تولید (Deployment) با استفاده از فریم‌ورک‌های وب مانند Flask یا FastAPI برای ساخت API.