دوره تسلط بر مدل‌های ترنسفورمر (Transformer) برای تحلیل هوشمند متون فارسی و انگلیسی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر مدل‌های ترنسفورمر (Transformer) برای تحلیل هوشمند متون فارسی و انگلیسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: معماری‌های نوین یادگیری عمیق در تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تاریخچه مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 2. آشنایی با ساختار مکانیسم توجه به خود یا Self-Attention
• 3. بررسی تفاوت‌های معماری ترنسفورمر با شبکه‌های عصبی بازگشتی RNN و LSTM
• 4. مفهوم بردار تعبیه کلمات یا Word Embeddings در مدل‌های ترنسفورمر
• 5. نقش رمزگذار یا Encoder در استخراج ویژگی‌های متن
• 6. نقش رمزگشا یا Decoder در تولید و بازسازی متون
• 7. مکانیسم توجه چندسر یا Multi-Head Attention و کاربرد آن
• 8. نحوه محاسبه امتیازات توجه و ماتریس‌های پرسش کلید و مقدار
• 9. آموزش مفهوم موقعیت‌دهی یا Positional Encoding در ترنسفورمرها
• 10. بررسی لایه‌های نرمال‌سازی و اتصالات باقی‌مانده در معماری
• 11. آشنایی با مدل BERT و کاربردهای آن در تحلیل متون
• 12. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از وظایف Masked Language Modeling
• 13. تکنیک‌های تنظیم دقیق یا Fine-tuning مدل‌های ترنسفورمر برای کاربردهای خاص
• 14. بررسی مدل‌های خانواده GPT و معماری مبتنی بر رمزگشا
• 15. تحلیل تفاوت‌های رویکرد رمزگذار‌محور و رمزگشا‌محور در پردازش زبان
• 16. آموزش نحوه توکن‌بندی یا Tokenization در مدل‌های مدرن
• 17. استفاده از کتابخانه Hugging Face Transformers برای پیاده‌سازی مدل‌ها
• 18. کار با مجموعه داده‌های متنی فارسی و انگلیسی در یادگیری عمیق
• 19. پیش‌پردازش متون فارسی برای مدل‌های ترنسفورمر
• 20. مدیریت چالش‌های زبان فارسی در مدل‌های زبانی مانند نیم‌فاصله و ریشه‌یابی
• 21. ارزیابی مدل‌های زبانی با استفاده از معیارهای استاندارد
• 22. تحلیل احساسات یا Sentiment Analysis با استفاده از مدل‌های ترنسفورمر
• 23. استخراج موجودیت‌های نام‌دار یا NER در متون تخصصی
• 24. خلاصه‌سازی خودکار متون با استفاده از مدل‌های توالی به توالی
• 25. پاسخ‌دهی به پرسش‌ها با استفاده از مدل‌های استخراجی
• 26. استفاده از ترنسفورمرها برای طبقه‌بندی متون با موضوعات علمی
• 27. آشنایی با تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل مانند Distillation
• 28. بررسی روش‌های بهینه‌سازی حافظه برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 29. اصول اخلاقی در توسعه و استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 30. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در تحلیل متون حقوقی و اداری
• 31. تکنیک‌های افزایش دقت مدل در وظایف ترجمه ماشینی
• 32. استفاده از ترنسفورمرها در بازیابی اطلاعات و سامانه‌های جستجو
• 33. بررسی معماری‌های نوین ترنسفورمر با طول متن ورودی بالا
• 34. مدیریت سوگیری در داده‌های آموزشی بر اساس استانداردهای بومی
• 35. پیاده‌سازی پروژه‌های کاربردی تحلیل متن در محیط‌های سازمانی
• 36. استفاده از ابزارهای نظارت بر مدل در چرخه حیات یادگیری ماشین
• 37. مقایسه عملکرد مدل‌های زبانی در زبان‌های مختلف
• 38. چشم‌انداز آینده مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی در ایران
• 39. روش‌های استقرار مدل‌های ترنسفورمر در محیط‌های تولیدی
• 40. پروژه نهایی طراحی یک سامانه تحلیلگر متن مبتنی بر ترنسفورمر