کتاب راهنمای جامع شبکههای عصبی ترنسفورمر با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهنمای جامع شبکههای عصبی ترنسفورمر
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: شبکههای عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر شبکههای عصبی و یادگیری عمیق
- 2. مبانی شبکههای عصبی مصنوعی
- 3. توابع فعالسازی در شبکههای عصبی
- 4. پسانتشار خطا (Backpropagation)
- 5. بهینهسازی در شبکههای عصبی
- 6. شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN)
- 7. کاربرد CNN در بینایی ماشین
- 8. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 9. محدودیتهای RNN و معرفی LSTM
- 10. شبکههای حافظه طولانی کوتاهمدت (LSTM)
- 11. واحد بازگشتی دروازهای (GRU)
- 12. شبکههای عصبی ترنسفورمر: معرفی و تاریخچه
- 13. معماری ترنسفورمر: اجزا و عملکرد
- 14. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 15. توجه خودی (Self-Attention)
- 16. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
- 17. کدگذارها و دیکودرها در ترنسفورمر
- 18. مسیرهای باقیمانده (Residual Connections)
- 19. نرمالسازی لایهای (Layer Normalization)
- 20. فراموشی اطلاعات در ترنسفورمر
- 21. کدگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
- 22. ترنسفورمرهای پایه: BERT
- 23. آموزش پیشرفته BERT
- 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای ترنسفورمر
- 25. کاربرد BERT در پردازش زبان طبیعی
- 26. پردازش زبان طبیعی (NLP) با ترنسفورمرها
- 27. مدلهای زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
- 28. تولید متن با مدلهای ترنسفورمر
- 29. ترجمه ماشینی با ترنسفورمر
- 30. خلاصهسازی متن با ترنسفورمر
- 31. پاسخ به پرسش با ترنسفورمر
- 32. مدلهای ترنسفورمر برای درک مطلب
- 33. تحلیل احساسات با ترنسفورمر
- 34. طبقهبندی متن با ترنسفورمر
- 35. شناسایی موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 36. مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 37. مفاهیم کلیدی در LLMs
- 38. معماریهای نوین ترنسفورمر
- 39. ترنسفورمرهای مولد (Generative Transformers)
- 40. ترنسفورمرهای واکنشی (Discriminative Transformers)
- 41. ترنسفورمرهای ترکیبی (Hybrid Transformers)
- 42. تکنیکهای پیشرفته در آموزش ترنسفورمرها
- 43. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
- 44. کاهش نرخ یادگیری (Learning Rate Decay)
- 45. بهینهسازهای پیشرفته (Adam, RMSprop)
- 46. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
- 47. روشهای منظمسازی (Regularization)
- 48. کاهش خروجی (Dropout)
- 49. پیشگیری از بیشبرازش (Overfitting Prevention)
- 50. ارزیابی مدلهای ترنسفورمر
- 51. معیارهای ارزیابی در NLP
- 52. دقت (Accuracy)، بازیابی (Recall)، دقت (Precision)
- 53. امتیاز F1 (F1-Score)
- 54. شاخص BLEU برای ترجمه ماشینی
- 55. شاخص ROUGE برای خلاصهسازی
- 56. کاربردهای عملی ترنسفورمرها
- 57. کاربرد در پردازش گفتار
- 58. کاربرد در بینایی کامپیوتر
- 59. کاربرد در سیستمهای توصیهگر
- 60. ترنسفورمرها در حوزه بهداشت و درمان
- 61. کاربرد در حوزه مالی و اقتصادی (با رعایت چارچوب شرعی)
- 62. کاربرد در حوزه آموزش و یادگیری
- 63. امنیت در مدلهای ترنسفورمر
- 64. چالشهای اخلاقی در LLMs
- 65. سوگیری در مدلهای زبانی
- 66. حفظ حریم خصوصی در دادههای آموزشی
- 67. ملاحظات شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
- 68. اصول فقهی در توسعه نرمافزارهای هوشمند
- 69. مبانی فقهی در بانکداری بدون ربا (در صورت ارتباط)
- 70. چارچوبهای قانونی در حوزه دیجیتال
- 71. مقررات مربوط به محتوای آموزشی
- 72. استانداردهای فنی در توسعه نرمافزار
- 73. رویکردهای نوین در مدلهای ترنسفورمر
- 74. ترنسفورمرهای چندوجهی (Multimodal Transformers)
- 75. ترنسفورمرها برای دادههای گراف (Graph Transformers)
- 76. ترنسفورمرها برای دادههای سری زمانی
- 77. معماریهای سبکتر ترنسفورمر (Efficient Transformers)
- 78. نکات کاربردی در پیادهسازی ترنسفورمرها
- 79. انتخاب معماری مناسب
- 80. آمادهسازی دادهها
- 81. استفاده از کتابخانههای رایج (TensorFlow, PyTorch)
- 82. توسعه مدلهای سفارشی
- 83. دیباگ کردن مدلهای ترنسفورمر
- 84. بهینهسازی عملکرد مدل
- 85. استقرار مدلهای ترنسفورمر
- 86. ملاحظات امنیتی در استقرار
- 87. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
- 88. آیندهٔ ترنسفورمرها و هوش مصنوعی
- 89. روندهای تحقیقاتی آتی
- 90. تأثیر ترنسفورمرها بر صنایع مختلف
- 91. مسئولیتپذیری در توسعه هوش مصنوعی
- 92. آموزش مداوم و بهروزرسانی دانش
- 93. کار با منابع علمی معتبر و بهروز
- 94. درک عمیق مفاهیم ریاضی و آماری
- 95. تمرین عملی و پروژههای کاربردی
- 96. همکاری در جامعهٔ علمی و فنی
- 97. تعهد به اصول اخلاقی و قانونی
- 98. اصول طراحی رابط کاربری سازگار با محتوا
- 99. نکات تکمیلی در مورد چارچوب شرعی
- 100. تأثیر متقابل تکنولوژی و جامعه
تگها:
پردازش زبان طبیعی
ترنسفورمر
ترنسفورمرها
شبکه عصبی ترنسفورمر
شبکههای عصبی
مدل زبانی بزرگ
هوش مصنوعی
یادگیری عمیق
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.