دوره تحلیل الگوریتمیک و ساختار درونی مدل‌های ترنسفورمر (Transformers) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل الگوریتمیک و ساختار درونی مدل‌های ترنسفورمر (Transformers)

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان‌های طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی محاسباتی و ریاضیات پایه در یادگیری ماشین
• 2. نقش جبر خطی در عملیات ماتریسی مدل‌های ترنسفورمر
• 3. مفهوم بردارسازی و فضای نهفته در پردازش متن
• 4. ساختار معماری انکودر و دیکودر در شبکه‌های عصبی
• 5. مکانیزم توجه به خود یا سلف اتنشن در مدل‌های زبانی
• 6. محاسبه وزن‌های توجه و ماتریس‌های پرسش کلید و مقدار
• 7. تفاوت توجه چندسر با توجه تک‌سر در پردازش اطلاعات
• 8. الگوریتم‌های رمزگذاری موقعیتی برای حفظ ترتیب توالی‌ها
• 9. معماری شبکه‌های پیش‌خور در لایه‌های ترنسفورمر
• 10. نرمال‌سازی لایه‌ها و نقش آن در پایداری آموزش مدل
• 11. فرآیند توکنایز کردن متن و الگوریتم‌های قطعه‌بندی
• 12. تحلیل توابع فعال‌ساز در مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 13. مبانی آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از یادگیری نظارت‌شده
• 14. الگوریتم‌های بهینه‌سازی گرادیان در آموزش مدل‌های بزرگ
• 15. روش‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
• 16. تحلیل ساختار حافظه در مدل‌های ترنسفورمر برای پردازش متون طولانی
• 17. روش‌های تنظیم و پیشگیری از بیش‌برازش در شبکه‌های عمیق
• 18. مفهوم یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 19. الگوریتم‌های تنظیم دقیق برای وظایف خاص زبانی
• 20. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های زبانی در محیط‌های عملیاتی
• 21. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در ترجمه ماشینی خودکار
• 22. استخراج اطلاعات و تحلیل معنایی متون با استفاده از معماری ترنسفورمر
• 23. روش‌های تحلیل خطا در مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 24. تکنیک‌های تفسیرپذیری و بصری‌سازی وزن‌های توجه
• 25. اصول طراحی واسط‌های برنامه‌نویسی برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 26. ملاحظات اخلاقی و حفظ حریم خصوصی در داده‌کاوی متنی
• 27. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 28. نقش داده‌های آموزشی باکیفیت در بهبود عملکرد مدل‌های زبانی
• 29. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های تولیدی
• 30. آینده‌نگری در توسعه مدل‌های زبانی ایمن و بومی‌سازی‌شده