دوره آموزش جامع معماری ترنسفورمر و مدل BERT در پردازش هوشمند متون فارسی و انگلیسی همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش جامع معماری ترنسفورمر و مدل BERT در پردازش هوشمند متون فارسی و انگلیسی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)
موضوع میانی: یادگیری عمیق و مدلهای زبانی پیشرفته (Transformer)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی و مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
- 2. مروری بر سیر تکامل مدلهای زبانی از شبکه های عصبی بازگشتی تا ترنسفورمر
- 3. آشنایی با چالش های مدل های RNN و LSTM در پردازش متون طولانی
- 4. مفهوم مکانیزم توجه و نقش آن در بهبود مدلهای زبانی
- 5. ساختار و معماری کلی مدل ترنسفورمر
- 6. نحوه عملکرد مکانیزم توجه با مقیاسبندی ضرب داخلی
- 7. مفهوم توجه چندسر و نقش آن در استخراج ویژگیهای متنوع
- 8. مدیریت بردارهای موقعیتی در معماری ترنسفورمر
- 9. بررسی لایههای پیشخور در بلوکهای ترنسفورمر
- 10. اهمیت نرمالسازی لایهای در پایداری آموزش مدلهای عمیق
- 11. مفهوم رمزگذار و رمزگشا در معماری پایه ترنسفورمر
- 12. پیشپردازش دادههای متنی برای مدلهای مبتنی بر ترنسفورمر
- 13. روشهای توکنبندی مدرن و الگوریتمهای قطعهبندی زیرکلمه
- 14. معرفی مدل BERT و تفاوتهای کلیدی آن با ترنسفورمر استاندارد
- 15. استراتژی پیشآموزش مدل BERT با استفاده از مدلسازی زبان پوشیده
- 16. اهمیت یادگیری پیشبینی جمله بعدی در درک روابط متنی
- 17. تکنیکهای انتقال یادگیری و تنظیم دقیق مدلهای زبانی برای وظایف خاص
- 18. آمادهسازی پیکرههای متنی فارسی برای آموزش مدلهای زبانی
- 19. چالشهای خاص پردازش زبان فارسی در مدلهای زبانی پیشرفته
- 20. استفاده از کتابخانه Hugging Face برای پیادهسازی مدلهای ترنسفورمر
- 21. کاربرد BERT در تحلیل احساسات و استخراج نظرات کاربران
- 22. استفاده از مدلهای زبانی برای دستهبندی موضوعی متون
- 23. استخراج موجودیتهای نامدار با استفاده از معماری ترنسفورمر
- 24. به کارگیری مدلهای زبانی در سیستمهای پرسش و پاسخ هوشمند
- 25. خلاصهسازی خودکار متون با بهرهگیری از مدلهای توالی به توالی
- 26. بررسی مدلهای زبانی فارسی و دستاوردهای بومی در این حوزه
- 27. تکنیکهای فشردهسازی مدلهای زبانی برای اجرا در محیطهای محدود
- 28. روشهای ارزیابی کیفی و کمی مدلهای زبانی در زبان فارسی
- 29. اصول اخلاقی و مسئولیتپذیری در توسعه هوش مصنوعی
- 30. راهکارهای مقابله با سوگیری در مدلهای زبانی
- 31. بهینهسازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدلهای BERT
- 32. بررسی مدلهای زبانی چندزبانه و انتقال دانش بینزبانی
- 33. پیادهسازی مدلهای ترنسفورمر با استفاده از چارچوب PyTorch
- 34. نظارت بر فرآیند آموزش مدلهای زبانی و رفع خطاهای رایج
- 35. استقرار مدلهای زبانی در محیطهای عملیاتی و کاربردی
- 36. معرفی مدلهای رمزگذار-رمزگشا مانند T5 و کاربردهای آن
- 37. تکنیکهای یادگیری با دادههای کم برای مدلهای ترنسفورمر
- 38. آشنایی با مدلهای زبانی بزرگ و معماریهای نوین مبتنی بر ترنسفورمر
- 39. چشمانداز آینده هوش مصنوعی در تحلیل متون و پردازش زبان فارسی
- 40. پروژه نهایی: طراحی و پیادهسازی یک دستیار هوشمند مبتنی بر ترنسفورمر
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.