دوره معماری ترنسفورمر: تسلط بر مکانیسم‌های توجه و رمزگذاری موقعیتی در مدل‌های زبانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری ترنسفورمر: تسلط بر مکانیسم‌های توجه و رمزگذاری موقعیتی در مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی از شبکه های عصبی بازگشتی تا ترنسفورمر
• 2. محدودیت‌های مدل‌های عصبی بازگشتی و مسئله محو شدگی گرادیان
• 3. مبانی معماری انکودر-دیکودر در پردازش زبان طبیعی
• 4. مفهوم مکانیسم توجه و ضرورت آن در درک متون
• 5. بررسی ریاضی تابع توجه مقیاس‌بندی شده با ضرب داخلی
• 6. مفهوم پرس‌وجو کلید و مقدار در لایه‌های توجه
• 7. مکانیسم توجه چندسر و نقش آن در استخراج ویژگی‌های همزمان
• 8. اهمیت رمزگذاری موقعیتی در مدل‌های ترنسفورمر
• 9. بررسی ریاضی توابع سینوسی و کسینوسی برای رمزگذاری موقعیتی
• 10. ساختار بلوک‌های انکودر و نقش لایه‌های پیش‌خور
• 11. اتصالات میان‌بر و نرمال‌سازی لایه در معماری ترنسفورمر
• 12. مفهوم ماسک‌گذاری در توجه برای مدل‌های خودبازگشتی
• 13. ساختار بلوک‌های دیکودر و تعامل آن با خروجی‌های انکودر
• 14. توجه متقاطع در مدل‌های دیکودر
• 15. بررسی فرآیند توکنیزاسیون و تبدیل متن به بردار
• 16. مدیریت واژگان و جاسازی کلمات در فضای برداری
• 17. تفاوت معماری‌های انکودر-محور و دیکودر-محور
• 18. پیاده‌سازی لایه توجه با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 19. تحلیل رفتار مدل در مواجهه با جملات طولانی
• 20. نقش توابع فعال‌ساز در شبکه‌های عصبی عمیق ترنسفورمر
• 21. بهینه‌سازی نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن در آموزش مدل‌های بزرگ
• 22. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش در ترنسفورمرها
• 23. بررسی مفهوم مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 24. استراتژی‌های پیش‌آموزش مدل‌های زبانی بر روی پیکره‌های متنی فارسی
• 25. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص تخصصی
• 26. ارزیابی عملکرد مدل‌های ترنسفورمر با استفاده از معیارهای استاندارد
• 27. مفاهیم پایه در یادگیری انتقالی برای پردازش زبان
• 28. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار با استفاده از ترنسفورمرها
• 29. تحلیل احساسات و دیدگاه‌ها با مدل‌های مبتنی بر توجه
• 30. خلاصه‌سازی خودکار متون با معماری ترنسفورمر
• 31. کاربرد ترنسفورمرها در ترجمه ماشینی متون تخصصی
• 32. استفاده از مدل‌های زبانی برای پاسخگویی به سوالات علمی
• 33. بررسی چالش‌های پردازش زبان فارسی در مدل‌های ترنسفورمر
• 34. نرمال‌سازی متون فارسی پیش از ورود به مدل
• 35. آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی
• 36. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ زبانی
• 37. مفهوم یادگیری نیمه‌نظارتی در بهبود مدل‌های زبانی
• 38. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های عملیاتی
• 39. کوانتیزاسیون وزن‌های مدل برای افزایش سرعت استنتاج
• 40. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری‌های نوین
• 41. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 42. تأکید بر بومی‌سازی مدل‌های زبانی برای حفظ اصالت فرهنگی
• 43. بررسی کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در تحلیل اسناد رسمی و اداری
• 44. مبانی استقرار مدل‌های زبانی در سامانه‌های آموزشی داخلی
• 45. نظارت بر عملکرد مدل و جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 46. آینده هوش مصنوعی در صنعت نرم‌افزار کشور
• 47. پروژه‌های عملی برای پیاده‌سازی یک مدل زبانی کوچک
• 48. تست و اعتبارسنجی مدل‌های زبانی بر اساس داده‌های استاندارد
• 49. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش شبکه‌های عصبی عمیق
• 50. خلاصه و چشم‌انداز توسعه مدل‌های زبانی بومی