معماری ترنسفورمر، که در سال 2017 در مقاله “Attention Is All You Need” معرفی شد، پارادایم پردازش زبان طبیعی را تغییر داد. برخلاف مدل‌های قبلی مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTMs)، ترنسفورمرها از مکانیزم توجه (Attention) بهره می‌برند. این مکانیزم به مدل اجازه می‌دهد تا اهمیت کلمات مختلف در یک دنباله ورودی را در هر مرحله از پردازش درک کند و به طور مؤثری وابستگی‌های دوربرد را در متن مدیریت نماید. این قابلیت، منجر به بهبود چشمگیر در وظایفی مانند ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متن، و تولید متن شده است.

مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر مانند BERT، GPT، T5 و RoBERTa، استانداردهای جدیدی را در زمینه درک و تولید زبان طبیعی تعیین کرده‌اند و این دوره به شما کمک می‌کند تا با این ابزارهای قدرتمند آشنا شوید و بتوانید از آن‌ها در پروژه‌های خود استفاده کنید.

این دوره برای طیف وسیعی از علاقه‌مندان و متخصصان حوزه داده و هوش مصنوعی طراحی شده است:

• دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی، زبان‌شناسی محاسباتی و رشته‌های مرتبط.
• مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در حوزه NLP هستند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که علاقه‌مند به پیاده‌سازی قابلیت‌های هوشمند مبتنی بر زبان در محصولات خود هستند.
• علاقه‌مندان به هوش مصنوعی که می‌خواهند با یکی از پیشرفته‌ترین معماری‌های NLP آشنا شوند.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، داشتن دانش و تجربه اولیه در موارد زیر توصیه می‌شود:

• مبانی برنامه‌نویسی پایتون: آشنایی با ساختار داده‌ها، توابع، کلاس‌ها و کتابخانه‌های استاندارد پایتون.
• آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین: درک مفاهیمی مانند مدل‌های نظارت شده و بدون نظارت، ارزیابی مدل و بیش‌برازش (overfitting).
• مبانی کتابخانه‌های علم داده در پایتون: آشنایی مقدماتی با NumPy و Pandas.
• آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری عمیق (Deep Learning): درک اولیه از شبکه‌های عصبی، توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی.

اگرچه آشنایی با این مباحث به شما کمک می‌کند تا مطالب را سریع‌تر درک کنید، اما ساختار آموزشی دوره به گونه‌ای است که حتی افراد با دانش مقدماتی نیز می‌توانند با مطالعه و تمرین، پیشرفت قابل توجهی داشته باشند.

این دوره آموزشی، پوششی جامع بر روی مباحث کلیدی NLP با تمرکز بر معماری ترنسفورمر و پیاده‌سازی آن با پایتون ارائه می‌دهد:

• مبانی پردازش زبان طبیعی:
  • مقدمه‌ای بر NLP و تاریخچه آن.
  • تکنیک‌های پیش‌پردازش متن: توکنیزاسیون (Tokenization)، حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)، ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization).
  • نمایش بردارهای کلمات: Word Embeddings، Word2Vec، GloVe و FastText.
• معماری ترنسفورمر:
  • درک عمیق مکانیزم توجه (Self-Attention).
  • ساختار Encoder-Decoder در ترنسفورمرها.
  • پرداختن به جزئیات معماری ترنسفورمر و اجزای آن.
• مدل‌های پیش‌آموزش‌داده شده (Pre-trained Models):
  • آشنایی با مدل‌های مشهور مانند BERT، GPT-2/3، RoBERTa و T5.
  • نحوه استفاده از این مدل‌ها برای وظایف مختلف NLP (Fine-tuning).
  • کار با کتابخانه‌های قدرتمندی مانند Hugging Face Transformers.
• کاربردهای عملی ترنسفورمرها:
  • طبقه‌بندی متن (Text Classification): تشخیص احساسات، دسته‌بندی اخبار.
  • شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition – NER): استخراج نام افراد، مکان‌ها و سازمان‌ها از متن.
  • پاسخ به سوال (Question Answering): ساخت سیستم‌هایی که قادر به درک سوال و یافتن پاسخ در یک متن هستند.
  • خلاصه‌سازی متن (Text Summarization): تولید خلاصه‌های خودکار از متون طولانی.
  • ترجمه ماشینی (Machine Translation): پیاده‌سازی و بهبود سیستم‌های ترجمه.
  • تولید متن (Text Generation): ساخت محتوای متنی خلاقانه و کاربردی.
• پروژه‌های عملی و کاربردی:
  • پیاده‌سازی یک سیستم چت‌بات ساده با استفاده از ترنسفورمرها.
  • ساخت یک ابزار تحلیل احساسات برای بررسی نظرات کاربران.
  • توسعه یک مدل برای خلاصه‌سازی مقالات خبری.
• معرفی ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته:
  • مباحث مربوط به مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و نحوه کار با آن‌ها.
  • بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های NLP.

این دوره آموزشی به دلیل برخورداری از ویژگی‌های منحصر به فرد، گزینه‌ای ایده‌آل برای یادگیری NLP با ترنسفورمرها محسوب می‌شود:

• محتوای جامع و به‌روز: پوشش تمامی جنبه‌های کلیدی NLP مدرن و معماری ترنسفورمر.
• تمرکز بر کاربرد عملی: ارائه مثال‌های واقعی و پروژه‌های عملی که به شما امکان می‌دهند آموخته‌های خود را بلافاصله به کار گیرید.
• ارائه بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی: دسترسی سریع، آسان و آفلاین به تمامی محتوای آموزشی، بدون نیاز به اینترنت. این روش، صرفه‌جویی در زمان و اطمینان از دسترسی پایدار را برای شما تضمین می‌کند.
• کیفیت بالای محتوا: ویدئوهای آموزشی با کیفیت بالا، توضیحات شفاف و کدنویسی گام به گام.
• پشتیبانی از آخرین نسخه‌ها: استفاده از آخرین کتابخانه‌ها و ابزارهای موجود در اکوسیستم پایتون برای NLP.
• مناسب برای افزایش مهارت‌های شغلی: تسلط بر NLP و ترنسفورمرها، فرصت‌های شغلی بسیار خوبی را در حوزه هوش مصنوعی و علم داده برای شما ایجاد خواهد کرد.