کتاب آموزش جامع مکانیزم‌های توجه (Attention) در شبکه‌های عصبی برای پردازش زبان فارسی 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 آموزش جامع مکانیزم‌های توجه (Attention) در شبکه‌های عصبی برای پردازش زبان فارسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق در تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی شبکه های عصبی در پردازش زبان طبیعی
  • 2. بازنمایی برداری کلمات و مدل های جایگذاری
  • 3. ساختار شبکه های عصبی بازگشتی و محدودیت های آن
  • 4. نقش حافظه کوتاه مدت بلندمدت در تحلیل متون
  • 5. مفهوم رمزگذار و رمزگشا در مدل های توالی به توالی
  • 6. محدودیت های مدل های توالی به توالی در جملات طولانی
  • 7. معرفی مکانیزم توجه و ضرورت آن در ترجمه ماشینی
  • 8. محاسبه امتیازهای توجه و توزیع وزن ها
  • 9. پیاده سازی توجه در شبکه های عصبی بازگشتی
  • 10. تفاوت توجه سراسری و توجه محلی در مدل های زبانی
  • 11. معماری ترنسفورمر و گذار از پردازش ترتیبی به موازی
  • 12. مکانیزم توجه چند سر در مدل های زبانی مدرن
  • 13. تفاوت توجه خودکار با توجه متقاطع
  • 14. رمزگذاری موقعیتی و جایگاه کلمات در توالی
  • 15. لایه های پیشخور و نرمال سازی در معماری ترنسفورمر
  • 16. پیش پردازش متون فارسی برای مدل های مبتنی بر توجه
  • 17. چالش های توکن سازی زبان فارسی در مدل های عصبی
  • 18. مدل های زبانی پیش آموزش دیده بر پایه ترنسفورمر
  • 19. انطباق مدل های برت با ویژگی های زبان فارسی
  • 20. استخراج ویژگی های معنایی با استفاده از لایه های توجه
  • 21. بهینه سازی مدل های توجه برای متون کوتاه و بلند
  • 22. استفاده از مکانیزم توجه در تحلیل احساسات متون فارسی
  • 23. کاربرد توجه در خلاصه سازی خودکار متون
  • 24. استفاده از مدل های توجه در پاسخ دهی به سوالات
  • 25. مدیریت حافظه در آموزش مدل های توجه سنگین
  • 26. تکنیک های کاهش پیچیدگی محاسباتی در مکانیزم توجه
  • 27. ارزیابی مدل های زبانی مبتنی بر توجه در زبان فارسی
  • 28. تنظیم دقیق مدل های زبانی برای کاربردهای تخصصی
  • 29. ملاحظات اخلاقی و فنی در توسعه هوش مصنوعی بومی
  • 30. پیاده سازی عملی مکانیزم توجه با کتابخانه های استاندارد
  • 31. روش های بصری سازی وزن های توجه برای تحلیل مدل
  • 32. بررسی خطاهای رایج در مدل های مبتنی بر توجه
  • 33. استراتژی های افزایش دقت در مدل های زبانی فارسی
  • 34. نقش داده های آموزشی با کیفیت در بهبود مکانیزم توجه
  • 35. تجربه کاربری و کاربرد مدل های ترنسفورمر در سامانه های داخلی
  • 36. آینده پژوهی مدل های زبانی و جایگاه پردازش زبان فارسی
تگ‌ها: Attention Mechanism Deep Learning NLP پردازش زبان طبیعی پردازش متن فارسی تحلیل متن شبکه‌های عصبی مکانیزم توجه هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.