اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌های رمزگذار-رمزگشا مبتنی بر مکانیسم توجه: پیاده‌سازی و کاربردها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های رمزگذار-رمزگشا مبتنی بر مکانیسم توجه: پیاده‌سازی و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های رمزگذار-رمزگشا
• 2. مکانیسم توجه: اصول و مبانی
• 3. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و محدودیت‌ها
• 4. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM): معماری و کاربردها
• 5. شبکه‌های گیت‌دار بازگشتی (GRU): مقایسه با LSTM
• 6. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترانسفورمر
• 7. خود-توجه (Self-Attention): درک عمیق‌تر
• 8. توجه چند-سر (Multi-Head Attention): افزایش ظرفیت مدل
• 9. رمزگذار (Encoder) در مدل‌های ترانسفورمر
• 10. رمزگشا (Decoder) در مدل‌های ترانسفورمر
• 11. پیاده‌سازی یک مدل رمزگذار-رمزگشا ساده با پایتون
• 12. مجموعه‌داده‌ها و پیش‌پردازش متن
• 13. بردارسازی کلمات: Word Embedding
• 14. Word2Vec: آموزش و استفاده
• 15. GloVe: آموزش و استفاده
• 16. FastText: آموزش و استفاده
• 17. تکنیک‌های تنظیم بیش‌ازحد (Overfitting) در مدل‌های زبان
• 18. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 19. معماری‌های مختلف رمزگذار-رمزگشا
• 20. مدل‌های مبتنی بر توالی به توالی (Sequence-to-Sequence)
• 21. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention-based)
• 22. تفسیرپذیری مدل‌های رمزگذار-رمزگشا
• 23. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی
• 24. معیارهای ارزیابی: BLEU، ROUGE، METEOR
• 25. بهینه‌سازی مدل‌های رمزگذار-رمزگشا
• 26. روش‌های کاهش ابعاد
• 27. استفاده از GPU برای آموزش مدل
• 28. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا در ترجمه ماشینی
• 29. ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
• 30. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا در خلاصه‌سازی متن
• 31. خلاصه‌سازی انتزاعی در مقابل خلاصه‌سازی استخراجی
• 32. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا در پاسخگویی به سؤال
• 33. مدل‌های پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 34. استفاده از مدل‌های رمزگذار-رمزگشا در تولید متن
• 35. تولید متن خلاقانه
• 36. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا در تشخیص گفتار
• 37. تبدیل گفتار به متن
• 38. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا در تشخیص تصویر
• 39. تولید شرح تصویر (Image Captioning)
• 40. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا در پردازش زبان‌های مختلف
• 41. چالش‌های ترجمه زبان‌های با منابع کم
• 42. استفاده از داده‌های ترکیبی (Cross-lingual data)
• 43. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا در چت‌بات‌ها
• 44. طراحی یک چت‌بات مبتنی بر مدل رمزگذار-رمزگشا
• 45. پیشرفت‌های اخیر در مدل‌های رمزگذار-رمزگشا
• 46. مدل‌های ترانسفورمر بزرگ (Large Language Models)
• 47. مدل‌های BERT و مشتقات آن
• 48. مدل‌های GPT و مشتقات آن
• 49. کاربردهای پیشرفته مکانیسم توجه
• 50. توجه هرمی (Hierarchical Attention)
• 51. توجه خودکار (Automatic Attention)
• 52. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا برای داده‌های سری زمانی
• 53. پیش‌بینی سری زمانی با مدل‌های رمزگذار-رمزگشا
• 54. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا در تشخیص تقلب
• 55. شناسایی الگوهای مشکوک
• 56. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا در توصیه سیستم‌ها
• 57. پیشنهادهای شخصی‌سازی شده
• 58. پیاده‌سازی مدل‌های رمزگذار-رمزگشا در محیط‌های ابری
• 59. استفاده از TensorFlow و Keras
• 60. استفاده از PyTorch
• 61. مقایسه فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 62. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری مدل‌ها
• 63. توزیع آموزش مدل
• 64. بهینه‌سازی حافظه در مدل‌های بزرگ
• 65. تکنیک‌های کمیت‌سازی مدل
• 66. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا و حریم خصوصی داده‌ها
• 67. حملات حریم خصوصی در مدل‌های زبان
• 68. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی (Privacy-preserving techniques)
• 69. آینده مدل‌های رمزگذار-رمزگشا
• 70. تحقیقات و توسعه در زمینه مدل‌های زبان
• 71. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو