دوره آموزش عملی مدل‌های Seq2Seq برای توسعه‌دهندگان: از Encoder-Decoder تا Attention و Transformer همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش عملی مدل‌های Seq2Seq برای توسعه‌دهندگان: از Encoder-Decoder تا Attention و Transformer

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق برای مدل‌های توالی‌به‌توالی (Seq2Seq)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مسئله‌های Sequence-to-Sequence در پردازش زبان طبیعی
• 2. کاربردهای عملی Seq2Seq در ترجمه و تولید متن
• 3. معماری کلی Encoder-Decoder
• 4. نحوه تبدیل توالی ورودی به توالی خروجی
• 5. مدل‌سازی احتمال شرطی در تولید توالی
• 6. محدودیت‌های روش‌های سنتی برای مسائل Seq2Seq
• 7. مبانی نمایش برداری کلمات و توکن‌ها
• 8. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های Seq2Seq
• 9. توکن‌سازی و ساخت واژگان
• 10. توکن‌های ویژه PAD و SOS و EOS
• 11. مدیریت توالی‌های با طول متفاوت
• 12. Padding و Masking در داده‌های توالی
• 13. ساخت دیتاست جفت‌شده برای آموزش Seq2Seq
• 14. تقسیم داده به مجموعه آموزش و اعتبارسنجی و آزمون
• 15. طراحی Encoder مبتنی بر RNN
• 16. استفاده از Embedding در Encoder
• 17. نقش Hidden State در Encoder
• 18. استفاده از RNN برای پردازش توالی‌های متغیر
• 19. مقایسه Vanilla RNN و GRU و LSTM
• 20. طراحی Decoder مبتنی بر RNN
• 21. تولید Autoregressive در Decoder
• 22. انتقال وضعیت Encoder به Decoder
• 23. Teacher Forcing در آموزش Decoder
• 24. نحوه محاسبه Loss در مدل Seq2Seq
• 25. Cross-Entropy برای تولید توکن‌های خروجی
• 26. ایجاد Mask برای محاسبه Loss روی توکن‌های معتبر
• 27. پیاده‌سازی یک مدل Seq2Seq پایه
• 28. آموزش مدل Seq2Seq با داده‌های واقعی
• 29. مدیریت Batch در مدل‌های توالی
• 30. بهینه‌سازی پارامترهای مدل Seq2Seq
• 31. مواجهه با مشکل Vanishing Gradient
• 32. استفاده از Gradient Clipping در آموزش
• 33. تنظیم Learning Rate برای مدل‌های Seq2Seq
• 34. تشخیص Overfitting در مدل‌های تولید متن
• 35. استفاده از Dropout در Encoder و Decoder
• 36. محدودیت Bottleneck در Encoder-Decoder کلاسیک
• 37. مشکل وابستگی‌های بلند در توالی‌های طولانی
• 38. مفهوم Attention و ضرورت آن در Seq2Seq
• 39. ایده اصلی Bahdanau Attention
• 40. محاسبه Alignment Score بین Encoder و Decoder
• 41. ساخت Attention Weights
• 42. محاسبه Context Vector با Attention
• 43. پیاده‌سازی Bahdanau یا Additive Attention
• 44. اتصال Attention به Decoder
• 45. مقایسه Seq2Seq بدون Attention و با Attention
• 46. تحلیل Alignment بین توکن‌های ورودی و خروجی
• 47. پیاده‌سازی مدل Seq2Seq با Attention
• 48. آموزش مدل Attention-Based Seq2Seq
• 49. مبانی Attention مبتنی بر Dot Product
• 50. Scaled Dot-Product Attention
• 51. مفهوم Query و Key و Value
• 52. مقایسه Additive و Dot-Product Attention
• 53. مبانی معماری Transformer برای Seq2Seq
• 54. تفاوت Transformer با معماری‌های RNN-Based
• 55. Self-Attention در Encoder
• 56. Positional Encoding و حفظ ترتیب توالی
• 57. ساخت Encoder Block در Transformer
• 58. Multi-Head Attention
• 59. Feed-Forward Network در Transformer
• 60. Residual Connection و Layer Normalization
• 61. Causal Masking در Decoder
• 62. Self-Attention در Decoder
• 63. Cross-Attention بین Encoder و Decoder
• 64. ساخت Decoder Block در Transformer
• 65. اتصال Encoder و Decoder در Transformer
• 66. پیاده‌سازی یک Transformer Seq2Seq
• 67. آموزش Transformer روی دیتاست توالی‌به‌توالی
• 68. مدیریت Padding Mask و Attention Mask
• 69. مقایسه Transformer و RNN در سرعت آموزش
• 70. انتخاب معماری مناسب برای پروژه‌های Seq2Seq
• 71. روش‌های Decoding در زمان Inference
• 72. Greedy Decoding
• 73. Beam Search
• 74. مقایسه Greedy Search و Beam Search
• 75. کنترل Maximum Length در تولید
• 76. استفاده از Temperature در تولید توالی
• 77. Top-k و Top-p Sampling برای تولید متن
• 78. مدیریت EOS و توقف صحیح تولید
• 79. ارزیابی مدل‌های Seq2Seq با معیارهای مناسب
• 80. محاسبه Token-Level Accuracy
• 81. محدودیت Accuracy برای ارزیابی تولید متن
• 82. ارزیابی ترجمه با BLEU
• 83. آشنایی با ROUGE برای خلاصه‌سازی
• 84. تحلیل خطاهای مدل در سطح توکن و جمله
• 85. بررسی کیفیت خروجی‌های تولیدشده
• 86. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف Seq2Seq
• 87. Fine-Tuning مدل‌های Encoder-Decoder از پیش‌آموزش‌دیده
• 88. آشنایی با T5 و BART به‌عنوان مدل‌های Seq2Seq
• 89. استفاده از مدل‌های Encoder-Decoder در Hugging Face Transformers
• 90. توکنایزر و Model Interface در Transformers
• 91. Fine-Tuning مدل Seq2Seq با Hugging Face
• 92. ساخت Pipeline برای تولید خروجی
• 93. تنظیم پارامترهای Generation در مدل‌های آماده
• 94. مدیریت Checkpoint و ذخیره مدل
• 95. ذخیره و بازیابی Tokenizer و تنظیمات مدل
• 96. دیباگ خطاهای رایج در آموزش Seq2Seq
• 97. تشخیص مشکل در Tokenization و Vocabulary
• 98. رفع خطاهای مربوط به Padding و Masking
• 99. تحلیل خروجی‌های تکراری یا بی‌معنی
• 100. بررسی مشکل تولید زودهنگام EOS