کتاب تسلط بر معماری ترنسفورمر (Transformer)؛ از مبانی نظری تا پیاده‌سازی کاربردی در مدل‌های زبانی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر معماری ترنسفورمر (Transformer)؛ از مبانی نظری تا پیاده‌سازی کاربردی در مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: معماری‌های نوین شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و سیر تکامل معماری‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
  • 2. محدودیت‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی و مسئله وابستگی‌های بلندمدت
  • 3. مفهوم مکانیسم توجه و ضرورت گذار به مدل‌های مبتنی بر توجه
  • 4. آشنایی با معماری اولیه ترنسفورمر و اجزای تشکیل‌دهنده آن
  • 5. تحلیل ریاضی و منطقی مکانیسم توجه به خود در ترنسفورمرها
  • 6. تفاوت‌های کلیدی توجه چندسر و نقش آن در استخراج ویژگی‌های معنایی
  • 7. رمزگذاری موقعیتی و اهمیت حفظ ترتیب در توالی‌های ورودی
  • 8. ساختار رمزگذار در ترنسفورمر و بلوک‌های نرمال‌سازی لایه
  • 9. ساختار رمزگشا و مکانیسم توجه پوشانده‌شده در تولید متن
  • 10. بررسی لایه‌های پیش‌خورد و توابع فعال‌ساز در بلوک‌های ترنسفورمر
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها و روش‌های توکن‌بندی در مدل‌های زبانی مدرن
  • 12. مفهوم تعبیه کلمات و فضای برداری در معماری ترنسفورمر
  • 13. آموزش مدل‌های زبانی بر پایه هدف پیش‌بینی کلمه بعدی
  • 14. استراتژی‌های بهینه‌سازی و نرخ یادگیری در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 15. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش در ترنسفورمرها
  • 16. معماری‌های رمزگذار-محور و کاربردهای آن در تحلیل متن
  • 17. معماری‌های رمزگشا-محور و مدل‌های زبانی مولد
  • 18. معماری‌های متقارن و کاربردهای آن در ترجمه ماشینی
  • 19. مفهوم یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 20. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد برای پیاده‌سازی بلوک‌های توجه
  • 21. پیاده‌سازی لایه‌های رمزگذار با استفاده از چارچوب‌های متن‌باز
  • 22. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی محاسباتی در مدل‌های با طول متن بالا
  • 23. روش‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
  • 24. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی فارسی
  • 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی با استفاده از معیارهای استاندارد
  • 26. چالش‌های اخلاقی و فنی در توسعه مدل‌های زبانی بومی
  • 27. روش‌های بهبود دقت مدل در پاسخ‌دهی به پرسش‌های تخصصی
  • 28. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج در مدل‌های مستقر
  • 29. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در تحلیل و طبقه‌بندی متون فارسی
  • 30. آینده معماری‌های عصبی و مسیرهای نوین در یادگیری عمیق
تگ‌ها: Deep Learning Natural Language Processing Transformer پردازش زبان طبیعی شبکه‌های عصبی عمیق مدل‌های زبانی معماری ترنسفورمر هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.