دوره معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه؛ تحولی در هوش مصنوعی کاربردی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه؛ تحولی در هوش مصنوعی کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی شبکه‌های عصبی و محدودیت‌های مدل‌های بازگشتی
• 2. معرفی مدل‌های توالی به توالی و چالش‌های حافظه بلندمدت
• 3. مفهوم مکانیزم توجه در پردازش زبان طبیعی
• 4. تفاوت توجه عمومی و توجه خودکار در شبکه‌های عصبی
• 5. معماری ترنسفورمر و اجزای اصلی آن
• 6. نقش لایه‌های انکودر و دیکودر در مدل‌های مبتنی بر توجه
• 7. مفهوم تعبیه کلمات و بردارسازی معنایی
• 8. مکانیسم توجه با مقیاس‌بندی نقطه ضربی
• 9. محاسبه وزن‌های توجه و ماتریس‌های پرس‌وجو کلید و مقدار
• 10. مفهوم توجه چندسر و تأثیر آن در استخراج ویژگی‌های متنوع
• 11. شبکه‌های عصبی پیش‌خور در بلوک‌های ترنسفورمر
• 12. نرمال‌سازی لایه‌ها و اتصالات میان‌بر در معماری عمیق
• 13. رمزگذاری موقعیتی و اهمیت ترتیب کلمات در توالی
• 14. مکانیزم‌های توجه ماسک‌شده در مدل‌های دیکودر
• 15. بررسی تفاوت‌های معماری انکودر خالص و دیکودر خالص
• 16. آموزش مدل‌های ترنسفورمر با استفاده از تابع زیان متقاطع
• 17. روش‌های بهینه‌سازی و تنظیم نرخ یادگیری در ترنسفورمرها
• 18. پیاده‌سازی مکانیزم توجه با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 19. کاربردهای ترنسفورمر در تحلیل متون فارسی
• 20. مدل‌های زبانی بزرگ و معماری‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 21. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی با اهداف خودنظارتی
• 22. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 23. روش‌های کارآمد برای استنتاج و کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 24. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
• 25. نقش ترنسفورمرها در سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 26. تحلیل خطاهای رایج در مدل‌های مبتنی بر توجه
• 27. روش‌های ارزیابی کیفی و کمی در پردازش زبان طبیعی
• 28. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل و کوانتایزاسیون
• 29. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و سوگیری‌های مدل‌های زبانی
• 30. آینده پژوهی در معماری‌های توجه و مدل‌های توالی
• 31. پروژه عملی طراحی یک مدل ساده ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی متن