کتاب تسلط بر BERT: از مبانی مکانیسم توجه و Transformer تا پیادهسازی کاربردی در پردازش متن با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تسلط بر BERT: از مبانی مکانیسم توجه و Transformer تا پیادهسازی کاربردی در پردازش متن
موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)
موضوع میانی: یادگیری عمیق و مدلهای زبانی پیشرفته
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و چالشهای متنکاوی
- 2. مروری بر سیر تکامل مدلهای زبانی از آماری تا عصبی
- 3. پیشپردازش متن و آمادهسازی دادههای زبانی برای مدلهای یادگیری عمیق
- 4. مفهوم بردارسازی کلمات و نمایشهای توزیعشده
- 5. معماری شبکههای عصبی بازگشتی و محدودیتهای آنها در پردازش متن
- 6. آشنایی با مفهوم مکانیسم توجه در مدلهای زبانی
- 7. ساختار داخلی شبکه ترنسفورمر و اجزای تشکیلدهنده آن
- 8. مکانیسم توجه به خود در معماری ترنسفورمر
- 9. لایههای رمزگذار و رمزگشا در مدلهای زبانی نوین
- 10. مفهوم موقعیتدهی در توالیهای متنی
- 11. تفاوتهای کلیدی مدلهای مبتنی بر رمزگذار با مدلهای مولد
- 12. آشنایی با خانواده مدلهای BERT و معماری آن
- 13. تفاوتهای مدلهای BERT پایه و BERT بزرگ
- 14. روشهای پیشآموزش مدل BERT با استفاده از وظایف پوشاندن کلمات
- 15. مفهوم پیشبینی جملات بعدی در فرآیند آموزش BERT
- 16. استفاده از توکنسازهای مبتنی بر WordPiece
- 17. انتقال یادگیری در مدلهای زبانی و اهمیت آن در کاربردهای تخصصی
- 18. تنظیم دقیق مدلهای پیشآموزشدیده برای وظایف طبقهبندی متن
- 19. تحلیل احساسات و دیدگاهها با استفاده از مدلهای مبتنی بر ترنسفورمر
- 20. استخراج موجودیتهای نامدار در متون فارسی و انگلیسی
- 21. پاسخدهی به پرسشهای متنی با استفاده از مدلهای BERT
- 22. بررسی ابزارهای کتابخانهای برای پیادهسازی مدلهای ترنسفورمر
- 23. آمادهسازی مجموعهدادههای استاندارد برای ارزیابی مدل
- 24. معیارهای ارزیابی دقت و عملکرد مدلهای پردازش زبان طبیعی
- 25. استراتژیهای بهینهسازی هایپرپارامترها در مدلهای عمیق
- 26. روشهای کاهش حجم مدل و فشردهسازی برای استقرار در سامانهها
- 27. استفاده از مدلهای سبک برای افزایش سرعت پردازش
- 28. چالشهای پیادهسازی مدلهای زبانی در زبان فارسی
- 29. بررسی مدلهای زبانی بومی و سازگاری آنها با ساختار زبان فارسی
- 30. تکنیکهای مقابله با سوگیریهای احتمالی در مدلهای زبانی
- 31. اصول اخلاقی و مسئولیتپذیری در توسعه هوش مصنوعی
- 32. کاربرد مدلهای زبانی در تحلیل اسناد رسمی و اداری
- 33. استفاده از هوش مصنوعی در استخراج اطلاعات از گزارشهای فنی
- 34. تلفیق دانش تخصصی با مدلهای زبانی برای کاربردهای صنعتی
- 35. ارزیابی دقت مدل در مواجهه با متون تخصصی و علمی
- 36. ملاحظات امنیتی در استقرار سامانههای مبتنی بر هوش مصنوعی
- 37. پایش و نگهداری مدلهای زبانی پس از استقرار
- 38. آینده هوش مصنوعی و مدلهای زبانی در ایران
- 39. پروژه نهایی: طراحی و پیادهسازی یک سامانه تحلیل متن با BERT
تگها:
NLP
پردازش زبان طبیعی
پردازش متن
ترنسفورمر
مدل BERT
مدلهای زبانی
مکانیسم توجه
هوش مصنوعی
یادگیری عمیق
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.