کتاب تسلط بر معماری ترنسفورمر و یادگیری خودنظارتی در پردازش متن با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر معماری ترنسفورمر و یادگیری خودنظارتی در پردازش متن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان‌های طبیعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 2. تکامل مدل‌های زبانی از شبکه‌های عصبی بازگشتی تا ترنسفورمر
• 3. ساختار و اجزای معماری ترنسفورمر
• 4. مفهوم مکانیزم توجه به خود در پردازش متون
• 5. محاسبات ریاضی و ماتریسی در لایه‌های توجه
• 6. رمزگذار و رمزگشا در معماری ترنسفورمر
• 7. مفهوم رمزگذاری موقعیتی برای حفظ ترتیب کلمات
• 8. استفاده از توابع فعال‌ساز در لایه‌های ترنسفورمر
• 9. نرمال‌سازی لایه‌ها و اتصالات میان‌بر در مدل‌های ترنسفورمر
• 10. پیش‌پردازش داده‌های متنی و توکن‌بندی برای مدل‌های زبانی
• 11. مبانی یادگیری خودنظارتی در هوش مصنوعی
• 12. تفاوت یادگیری خودنظارتی با یادگیری نظارت‌شده
• 13. مدل‌سازی زبان ماسک‌شده در معماری‌های انکودر
• 14. پیش‌بینی کلمه بعدی در مدل‌های زبانی اتورگرسیو
• 15. آموزش پیش‌تطبیقی مدل‌های زبانی بر روی پیکره‌های بزرگ متنی
• 16. استخراج ویژگی‌های معنایی از لایه‌های میانی مدل
• 17. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی
• 18. روش‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 19. بهینه‌سازی نرخ یادگیری در آموزش مدل‌های بزرگ
• 20. مدیریت حافظه و پردازش موازی در آموزش ترنسفورمرها
• 21. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی در وظایف درک متن
• 22. تحلیل خطاهای مدل و روش‌های بهبود دقت
• 23. کاربرد ترنسفورمرها در خلاصه‌سازی متون فارسی
• 24. استفاده از معماری ترنسفورمر در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 25. تکنیک‌های انتقال یادگیری در حوزه‌های تخصصی زبان فارسی
• 26. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 27. مقایسه عملکرد معماری‌های مختلف ترنسفورمر
• 28. مفاهیم نهفته در فضاهای برداری کلمات
• 29. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های زبانی پیشرفته
• 30. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 31. چالش‌های پردازش زبان فارسی در مدل‌های عصبی
• 32. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر در استخراج اطلاعات از متون
• 33. روش‌های افزایش دقت مدل با استفاده از داده‌های باکیفیت
• 34. محدودیت‌های محاسباتی در آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 35. استراتژی‌های پیاده‌سازی مدل در محیط‌های عملیاتی
• 36. آینده پژوهی در حوزه یادگیری خودنظارتی و هوش مصنوعی مولد