فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع مکانیزم توجه (Self-Attention) و معماری ترنسفورمر در پردازش هوشمند متن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع مکانیزم توجه (Self-Attention) و معماری ترنسفورمر در پردازش هوشمند متن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و معماری‌های نوین شبکه عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و ضرورت ظهور مدل‌های ترنسفورمر
• 2. ساختار توالی در متن و محدودیت‌های مدل‌های بازگشتی
• 3. مفهوم بردارسازی کلمات و نمایش‌های برداری در فضای معنایی
• 4. معماری رمزگذار در ترنسفورمرها و نقش لایه‌های عصبی
• 5. مفهوم مکانیزم توجه به خود در مدل‌های زبانی
• 6. محاسبه وزن‌های توجه و اهمیت روابط بین کلمات
• 7. درک ماتریس‌های پرسش کلید و مقدار در معماری ترنسفورمر
• 8. فرآیند ضرب داخلی مقیاس‌بندی شده در لایه توجه
• 9. نقش تابع سافت‌مکس در توزیع وزن‌های توجه
• 10. پیاده‌سازی مکانیزم توجه چندسره برای درک ابعاد معنایی متن
• 11. تکنیک‌های کدگذاری موقعیتی برای حفظ ترتیب کلمات
• 12. نقش لایه‌های پیش‌خور در پردازش ویژگی‌های استخراج شده
• 13. اتصال‌های باقی‌مانده و نرمال‌سازی لایه‌ها در معماری عمیق
• 14. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی محاسبات در شبکه‌های ترنسفورمر
• 15. آموزش پیش‌فرض مدل‌های زبانی با استفاده از معماری انکودر
• 16. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای مدل‌های مبتنی بر توجه
• 17. استفاده از توکنایزرهای پیشرفته در مدل‌های زبانی مدرن
• 18. بررسی نقش توابع فعال‌ساز در لایه‌های ترنسفورمر
• 19. مکانیزم‌های توجه ماسک‌شده در کاربردهای خاص متنی
• 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های ترنسفورمر در تحلیل‌های معنایی
• 21. کاربرد مدل‌های رمزگذار در تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متن
• 22. استخراج موجودیت‌های نام‌دار با استفاده از معماری ترنسفورمر
• 23. روش‌های تنظیم فراپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 24. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون برای پیاده‌سازی ترنسفورمر
• 25. مفاهیم پایه در انتقال یادگیری و مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 26. استراتژی‌های تنظیم دقیق مدل برای وظایف تخصصی فارسی
• 27. بررسی چالش‌های پردازش زبان فارسی در مدل‌های ترنسفورمر
• 28. روش‌های ارزیابی کیفی و کمی در خروجی‌های هوش مصنوعی
• 29. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و سوگیری‌های داده‌ای
• 30. چشم‌انداز آینده معماری‌های ترنسفورمر در هوش مصنوعی کاربردی