دوره پیاده‌سازی BERT برای وظایف معنایی: از مبانی تا استقرار همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی BERT برای وظایف معنایی: از مبانی تا استقرار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مروری بر تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه (Attention)
• 3. معرفی مدل BERT و تفاوت آن با مدل‌های قبلی (Word2Vec، GloVe و ELMo)
• 4. بررسی معماری BERT: Masked LM و Next Sentence Prediction
• 5. آشنایی با توکن‌ایزر WordPiece و فرایند توکن‌سازی در BERT
• 6. نحوه ورودی‌دهی به BERT (Token Embeddings، Segment Embeddings و Positional Embeddings)
• 7. پیکربندی و تنظیمات مهم مدل BERT (لایه‌ها، هدها، ابعاد و ...)
• 8. معرفی نسخه‌های مختلف BERT (BERT-base، BERT-large، DistilBERT و ...)
• 9. آشنایی با کتابخانه Transformers و نحوه نصب و راه‌اندازی آن
• 10. بارگذاری مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده BERT با استفاده از Hugging Face
• 11. انجام Fine-Tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 12. Fine-Tuning BERT برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 13. Fine-Tuning BERT برای تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 14. Fine-Tuning BERT برای پاسخ‌گویی به سوالات (Question Answering)
• 15. Fine-Tuning BERT برای استنتاج زبان طبیعی (NLI)
• 16. استفاده از ویژگی‌های استخراج‌شده از BERT (Feature Extraction)
• 17. مدیریت داده‌های حجیم و ایجاد DataLoader برای Fine-Tuning
• 18. استراتژی‌های بهینه‌سازی (Optimization) در حین Fine-Tuning
• 19. تنظیم نرخ یادگیری و استفاده از Warmup و Decay
• 20. مدیریت حافظه و استفاده از Gradient Accumulation برای مدل‌های بزرگ
• 21. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای Accuracy، F1-score و ...
• 22. بررسی تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در NLP
• 23. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های Fine-Tune شده
• 24. استقرار مدل BERT با استفاده از ONNX و کاهش اندازه مدل
• 25. استفاده از کتابخانه‌هایی مانند TensorRT برای بهینه‌سازی و افزایش سرعت
• 26. پیاده‌سازی یک API ساده برای سرویس‌دهی مدل با FastAPI
• 27. استفاده از Docker برای کانتینری‌سازی اپلیکیشن مبتنی بر BERT
• 28. یکپارچه‌سازی مدل با برنامه‌های کاربردی وب (Flask، Django)
• 29. بررسی چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ (زمان، حافظه و هزینه)
• 30. کاربردهای عملی BERT در صنعت (جستجوی معنایی، چت‌بات‌ها و ...)
• 31. ارائه مطالعه موردی: ساخت یک سیستم جستجوی معنایی با BERT
• 32. ارائه مطالعه موردی: پیاده‌سازی دستیار هوشمند با استفاده از BERT
• 33. ارائه مطالعه موردی: تحلیل و دسته‌بندی نظرات کاربران با BERT
• 34. آشنایی با مدل‌های جدیدتر مبتنی بر ترنسفورمر (RoBERTa، ALBERT و ...)
• 35. نقش BERT در سیستم‌های بازیابی اطلاعات و موتورهای جستجو
• 36. چالش‌های زبانی (چندزبانه بودن) و مدل mBERT
• 37. بررسی اخلاقیات، سوگیری‌ها و شفافیت در مدل‌های زبانی بزرگ
• 38. به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید (Continual Learning)
• 39. جمع‌بندی و معرفی منابع تکمیلی برای ادامه مسیر