فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع مکانیزم توجه (Attention) در شبکه‌های عصبی برای تحلیل متون فارسی و انگلیسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع مکانیزم توجه (Attention) در شبکه‌های عصبی برای تحلیل متون فارسی و انگلیسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان‌های طبیعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی شبکه‌های عصبی در پردازش زبان‌های طبیعی
• 2. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی و محدودیت‌های آن
• 3. مفهوم بردار کلمات و تعبیه معنایی در فضای برداری
• 4. چالش‌های محو شدگی گرادیان در توالی‌های طولانی
• 5. آشنایی با مکانیزم توجه و ضرورت استفاده از آن
• 6. ساختار رمزگذار و رمزگشا در مدل‌های توالی به توالی
• 7. مفهوم امتیازدهی در مکانیزم توجه
• 8. تفاوت توجه عمومی و توجه ضرب داخلی
• 9. معماری مکانیزم توجه خودکار در مدل‌های زبانی
• 10. توزیع وزن‌های توجه و تفسیرپذیری مدل
• 11. مبانی ریاضی ضرب داخلی مقیاس‌بندی شده
• 12. مفهوم پرسش کلید و مقدار در لایه‌های توجه
• 13. لایه‌های توجه چندسر و نقش آن‌ها در استخراج ویژگی‌ها
• 14. تفاوت لایه‌های توجه تک‌سر و چندسر
• 15. نقش توابع فعال‌ساز در شبکه‌های مبتنی بر توجه
• 16. رمزگذاری موقعیتی در غیاب ساختار بازگشتی
• 17. معماری ترنسفورمر و اجزای تشکیل‌دهنده آن
• 18. بلوک‌های نرمال‌سازی و اتصالات میان‌بر در ترنسفورمر
• 19. پیش‌پردازش متون فارسی برای مدل‌های زبانی
• 20. چالش‌های توکن‌بندی در زبان فارسی و استانداردهای آن
• 21. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش دیده برای زبان فارسی
• 22. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 23. مکانیزم توجه در مدل‌های رمزگذار محور نظیر بِرت
• 24. مکانیزم توجه در مدل‌های رمزگشا محور نظیر جی‌پی‌تی
• 25. استفاده از ماسک‌گذاری در لایه‌های توجه برای توالی‌های متغیر
• 26. پیاده‌سازی مکانیزم توجه با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 27. بهینه‌سازی حافظه در محاسبات لایه‌های توجه
• 28. بررسی وزن‌های توجه در درک روابط نحوی جملات
• 29. تحلیل دقت مدل در ترجمه ماشینی با مکانیزم توجه
• 30. کاربرد توجه در خلاصه‌سازی متون فارسی
• 31. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار با استفاده از لایه‌های توجه
• 32. تحلیل احساسات و دیدگاه‌ها با مدل‌های مبتنی بر توجه
• 33. استفاده از مکانیزم توجه در پاسخ‌گویی به سوالات متنی
• 34. ارزیابی معیارهای عملکرد مدل‌های مبتنی بر توجه
• 35. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در مکانیزم توجه
• 36. آشنایی با مدل‌های توجه پراکنده و کارآمد
• 37. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج در مدل‌های زبانی
• 38. نکات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 39. کاربردهای عملی مدل‌های زبانی در سامانه‌های بومی
• 40. چشم‌انداز آینده تحقیقات در حوزه مکانیزم توجه و مدل‌های زبانی