کتاب آموزش جامع مدل‌های زبانی ترنسفورمر (Transformers) با کتابخانه Hugging Face برای کاربردهای متنی و تحلیلی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع مدل‌های زبانی ترنسفورمر (Transformers) با کتابخانه Hugging Face برای کاربردهای متنی و تحلیلی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و تکامل مدل‌های زبانی
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. بررسی نقش کتابخانه Hugging Face در اکوسیستم هوش مصنوعی
• 4. کار با مخزن مدل‌های Hugging Face و بارگذاری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 5. ساخت و مدیریت توکنایزرها برای مدل‌های زبانی
• 6. پیش‌پردازش متون فارسی و انگلیسی در مدل‌های ترنسفورمر
• 7. ساختارهای داده‌ای در کتابخانه Transformers
• 8. استفاده از مدل‌های BERT برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 9. کاربرد مدل‌های RoBERTa در استخراج ویژگی‌های متنی
• 10. آموزش مدل‌های تحلیل احساسات بر روی داده‌های متنی
• 11. استفاده از مدل‌های DistilBERT برای بهینه‌سازی سرعت و کارایی
• 12. کاربرد مدل‌های تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 13. استفاده از مدل‌های پاسخ‌دهی به پرسش (Question Answering)
• 14. استخراج اطلاعات کلیدی از متون با مدل‌های استخراج‌گر
• 15. خلاصه‌سازی متن به روش استخراجی با مدل‌های ترنسفورمر
• 16. خلاصه‌سازی متن به روش انتزاعی با مدل‌های T5
• 17. ترجمه ماشینی با استفاده از معماری Seq2Seq
• 18. آموزش مدل‌های زبانی بر روی داده‌های اختصاصی (Fine-tuning)
• 19. استفاده از کتابخانه Datasets برای مدیریت داده‌های آموزشی
• 20. تکنیک‌های افزایش دقت مدل‌های زبانی در حوزه‌های تخصصی
• 21. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی با استفاده از معیارهای استاندارد
• 22. استفاده از متدولوژی Training API در Hugging Face
• 23. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی آموزش مدل‌های بزرگ
• 24. استفاده از مدل‌های زبانی در محیط‌های تولیدی (Production)
• 25. پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر با استفاده از PyTorch
• 26. پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر با استفاده از TensorFlow
• 27. استفاده از تکنیک‌های کاهش حجم مدل (Quantization)
• 28. استفاده از تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 29. کار با مدل‌های زبانی مولد برای تولید محتوای متن
• 30. بررسی ملاحظات اخلاقی و ایمنی در خروجی مدل‌های زبانی
• 31. استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل متون حقوقی و اداری
• 32. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل متون علمی و پژوهشی
• 33. به‌کارگیری مدل‌های زبانی در سیستم‌های پرسش و پاسخ سازمانی
• 34. تکنیک‌های یادگیری چندزبانه (Multilingual) در مدل‌های ترنسفورمر
• 35. پیش‌بینی کلمات بعدی و مدل‌سازی زبانی خودکار
• 36. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل توجه مدل
• 37. ارتباط میان مدل‌های ترنسفورمر و پایگاه‌های داده برداری
• 38. استفاده از مدل‌های زبانی برای دسته‌بندی موضوعی متون
• 39. روش‌های تنظیم فراپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 40. تجربه کار با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در بستر Hugging Face
• 41. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) در چارچوب‌های مجاز
• 42. به‌کارگیری مدل‌های زبانی در تحلیل نظرات کاربران در سامانه‌های رسمی
• 43. طراحی خط لوله‌های (Pipeline) تحلیل متن برای کاربردهای تجاری
• 44. امنیت داده‌ها در پردازش متون با مدل‌های محلی
• 45. ارائه مدل‌های زبانی از طریق سرویس‌های ابری داخلی
• 46. استفاده از یادگیری انتقال (Transfer Learning) در پروژه‌های پردازش زبان
• 47. بررسی خطاهای رایج در آموزش مدل‌های زبانی
• 48. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر برای سخت‌افزارهای پردازشی
• 49. آینده هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی در ایران
• 50. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سامانه تحلیل متن هوشمند