دوره معماری ترنسفورمر: قلب تپندهٔ مدل‌های زبانی پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری ترنسفورمر: قلب تپندهٔ مدل‌های زبانی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی
• 2. تاریخچهٔ پردازش زبان طبیعی
• 3. محدودیت‌های مدل‌های سنتی
• 4. نیاز به معماری‌های نوین
• 5. معرفی ترنسفورمرها
• 6. مروری بر معماری ترنسفورمر
• 7. اجزای اصلی ترنسفورمر
• 8. مفهوم رمزگذار و رمزگشا
• 9. تابع هدف در ترنسفورمر
• 10. داده‌های آموزشی برای ترنسفورمرها
• 11. پیش‌پردازش متن
• 12. توکنیزاسیون
• 13. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings)
• 14. تعبیه‌های موقعیتی (Positional Embeddings)
• 15. آغازگر ترنسفورمر
• 16. لایهٔ توجه (Attention Layer)
• 17. توجه خودی (Self-Attention)
• 18. مفهوم کوئری، کلید و مقدار
• 19. محاسبهٔ امتیازات توجه
• 20. مقیاس‌دهی توجه
• 21. لایهٔ نرمال‌سازی (Layer Normalization)
• 22. اتصال باقی‌مانده (Residual Connection)
• 23. لایهٔ تغذیه پیش‌رو (Feed-Forward Layer)
• 24. ساختار لایهٔ رمزگذار
• 25. ساختار لایهٔ رمزگشا
• 26. تفاوت رمزگذار و رمزگشا
• 27. مکانیسم توجه چند-سر (Multi-Head Attention)
• 28. مزایای توجه چند-سر
• 29. کاربرد توجه در ترنسفورمر
• 30. رمزگذاری متن طولانی
• 31. پردازش موازی در ترنسفورمر
• 32. کاهش وابستگی ترتیبی
• 33. آموزش مدل ترنسفورمر
• 34. تابع زیان (Loss Function)
• 35. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 36. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 37. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 38. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 39. بیش‌برازش (Overfitting)
• 40. کم‌برازش (Underfitting)
• 41. ارزیابی مدل ترنسفورمر
• 42. معیارهای ارزیابی
• 43. دقت (Accuracy)
• 44. صحت (Precision)
• 45. بازیابی (Recall)
• 46. امتیاز F1
• 47. کاربرد ترنسفورمرها در ترجمه ماشینی
• 48. ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
• 49. مسائل در ترجمه ماشینی
• 50. راهکارهای ترنسفورمر
• 51. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 52. معماری ترنسفورمر به عنوان پایه LLMs
• 53. تکامل LLMs
• 54. GPT و خانوادهٔ آن
• 55. BERT و مدل‌های دو-طرفه
• 56. آموزش پیشرفتهٔ LLMs
• 57. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 58. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 59. کاربرد LLMs در تولید متن
• 60. تولید محتوا
• 61. نوشتن داستان و شعر
• 62. خلاصه‌سازی متن
• 63. پاسخ به سوالات
• 64. چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی
• 65. کاربرد LLMs در درک مطلب
• 66. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 67. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 68. طبقه‌بندی متن
• 69. استخراج اطلاعات
• 70. محدودیت‌های LLMs
• 71. سوگیری در داده‌های آموزشی
• 72. مسائل اخلاقی در LLMs
• 73. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 74. تولید محتوای مضر
• 75. مسئولیت‌پذیری در توسعهٔ LLMs
• 76. آیندهٔ ترنسفورمرها و LLMs
• 77. معماری‌های نوین
• 78. بهبود کارایی و مقیاس‌پذیری
• 79. کاربردهای جدید و نوآورانه
• 80. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 81. نقش ترنسفورمرها در انقلاب هوش مصنوعی
• 82. ترنسفورمرها و علم داده
• 83. تحلیل داده‌های متنی
• 84. پیش‌بینی روندها
• 85. مدل‌سازی پیشرفتهٔ زبان
• 86. دستیارهای برنامه‌نویسی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 87. ترنسفورمرها در پردازش تصویر (Vision Transformers)
• 88. کاربرد در علوم پزشکی
• 89. تحلیل داده‌های ژنتیکی
• 90. مدل‌سازی مولکولی
• 91. ترنسفورمرها در رباتیک
• 92. کنترل هوشمند ربات‌ها
• 93. یادگیری تقویتی عمیق
• 94. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر
• 95. بهینه‌سازی فرآیندها
• 96. کاربرد در آموزش
• 97. شخصی‌سازی یادگیری
• 98. تولید محتوای آموزشی
• 99. مباحث پیشرفته در توجه
• 100. توجه پراکنده (Sparse Attention)