دوره راهنمای جامع شبکه‌های عصبی ترنسفورمر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع شبکه‌های عصبی ترنسفورمر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 3. معماری پایه ترنسفورمر: لایه‌های انکودر و دیکودر
• 4. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در ترنسفورمرها
• 5. خود-توجهی (Self-Attention) و نحوه عملکرد آن
• 6. توجه چند-سر (Multi-Head Attention)
• 7. رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
• 8. لایه نرمال‌سازی (Layer Normalization) و اتصالات باقی‌مانده (Residual Connections)
• 9. تابع فعال‌سازی ReLU و سایر توابع فعال‌سازی
• 10. بهینه‌سازها (Optimizers): Adam، SGD و ...
• 11. توابع زیان (Loss Functions) در شبکه‌های عصبی
• 12. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های ترنسفورمر
• 13. توکنیزه کردن (Tokenization) و مفاهیم مرتبط
• 14. انواع توکنیزرها: WordPiece، BPE، SentencePiece
• 15. ساخت مجموعه داده‌های آموزشی برای ترنسفورمرها
• 16. آموزش اولیه مدل ترنسفورمر
• 17. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 18. ارزیابی مدل‌های ترنسفورمر: معیارهای دقت و کارایی
• 19. مدل‌های ترنسفورمر از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 20. معرفی مدل BERT
• 21. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT برای وظایف مختلف
• 22. کاربردهای BERT در پردازش زبان طبیعی
• 23. معرفی مدل GPT
• 24. معماری GPT و تفاوت‌های آن با BERT
• 25. تنظیم دقیق مدل GPT
• 26. کاربردهای GPT در تولید متن و زبان
• 27. مدل‌های ترنسفورمر برای ترجمه ماشینی
• 28. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی
• 29. مدل‌های ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی متن
• 30. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی متن
• 31. مدل‌های ترنسفورمر برای پاسخگویی به سوالات
• 32. مدل‌های ترنسفورمر برای تحلیل احساسات
• 33. مدل‌های ترنسفورمر برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 34. مدل‌های ترنسفورمر برای طبقه‌بندی متن
• 35. مدل‌های ترنسفورمر برای مدل‌سازی زبان (Language Modeling)
• 36. ترنسفورمرهای کارآمد (Efficient Transformers)
• 37. ترنسفورمرهای اسپارس (Sparse Transformers)
• 38. ترنسفورمرهای خطی (Linear Transformers)
• 39. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در ترنسفورمرها
• 40. مدل‌های ترنسفورمر چند-زبانه (Multilingual Transformers)
• 41. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش گفتار
• 42. ترنسفورمرها برای توصیف تصویر (Image Captioning)
• 43. ترنسفورمرها برای تولید تصویر (Image Generation)
• 44. ترنسفورمرها در بینایی ماشین (Computer Vision)
• 45. ترنسفورمرهای مبتنی بر گراف (Graph Transformers)
• 46. ترنسفورمرها در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 47. ترنسفورمرها در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 48. ملاحظات اخلاقی در استفاده از ترنسفورمرها
• 49. سوگیری (Bias) در مدل‌های ترنسفورمر و راهکارهای مقابله
• 50. شفافیت و تفسیرپذیری (Interpretability) در ترنسفورمرها
• 51. مسائل امنیتی در مدل‌های ترنسفورمر
• 52. محدودیت‌های مدل‌های ترنسفورمر
• 53. آینده تحقیقات در حوزه ترنسفورمرها
• 54. معرفی کتابخانه‌های پرکاربرد: TensorFlow و PyTorch
• 55. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 56. مثال‌های عملی با TensorFlow برای ترنسفورمرها
• 57. مثال‌های عملی با PyTorch برای ترنسفورمرها
• 58. ساخت یک مدل ترنسفورمر ساده از ابتدا
• 59. آموزش یک مدل ترنسفورمر برای طبقه‌بندی متن فارسی
• 60. تنظیم دقیق BERT برای تحلیل احساسات متن فارسی
• 61. پیاده‌سازی مکانیسم توجه در پایتون
• 62. پیاده‌سازی خود-توجهی در پایتون
• 63. پیاده‌سازی لایه نرمال‌سازی در پایتون
• 64. پیاده‌سازی اتصالات باقی‌مانده در پایتون
• 65. ساخت انکودر ترنسفورمر
• 66. ساخت دیکودر ترنسفورمر
• 67. ساخت مدل کامل ترنسفورمر
• 68. آموزش مدل ترجمه ماشینی با ترنسفورمر
• 69. ارزیابی مدل ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
• 70. ساخت مدل خلاصه‌سازی متن فارسی
• 71. ارزیابی مدل خلاصه‌سازی متن فارسی
• 72. ساخت مدل پاسخگویی به سوالات فارسی
• 73. کاربرد ترنسفورمرها در استخراج اطلاعات
• 74. پردازش زبان طبیعی در فارسی: چالش‌ها و فرصت‌ها
• 75. استفاده از ترنسفورمرها برای درک مطلب فارسی
• 76. تولید متن خلاقانه با مدل‌های ترنسفورمر
• 77. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و معماری ترنسفورمر
• 78. مفاهیم پیشرفته در معماری ترنسفورمر
• 79. انواع معماری‌های نوین ترنسفورمر
• 80. مقایسه مدل‌های ترنسفورمر مختلف
• 81. مباحث پیشرفته در پیش‌پردازش داده
• 82. مباحث پیشرفته در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 83. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای ترنسفورمرها
• 84. مدیریت حافظه و محاسبات در آموزش ترنسفورمرهای بزرگ
• 85. استقرار (Deployment) مدل‌های ترنسفورمر
• 86. نظارت (Monitoring) و به‌روزرسانی مدل‌های ترنسفورمر
• 87. امنیت داده‌ها در فرآیند آموزش و استقرار
• 88. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش داده‌های سری زمانی
• 89. ترنسفورمرها در حوزه بیوانفورماتیک
• 90. ترنسفورمرها در حوزه حقوق و قضایی
• 91. ترنسفورمرها در حوزه پزشکی و سلامت
• 92. اهمیت چارچوب‌های قانونی در توسعه هوش مصنوعی
• 93. ملاحظات شرعی در پردازش زبان طبیعی
• 94. اصول اخلاقی در استفاده از فناوری‌های نوین
• 95. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 96. نقش پژوهشگران و توسعه‌دهندگان در رعایت قوانین
• 97. آینده پژوهش در هوش مصنوعی و انطباق با قوانین
• 98. جمع‌بندی و نگاه به آینده