کتاب صوتی تسلط بر BERT: از مبانی مکانیسم توجه و Transformer تا پیاده‌سازی کاربردی در پردازش متن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر BERT: از مبانی مکانیسم توجه و Transformer تا پیاده‌سازی کاربردی در پردازش متن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع میانی: یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و چالش‌های متن‌کاوی
• 2. مروری بر سیر تکامل مدل‌های زبانی از آماری تا عصبی
• 3. پیش‌پردازش متن و آماده‌سازی داده‌های زبانی برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 4. مفهوم بردارسازی کلمات و نمایش‌های توزیع‌شده
• 5. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی و محدودیت‌های آن‌ها در پردازش متن
• 6. آشنایی با مفهوم مکانیسم توجه در مدل‌های زبانی
• 7. ساختار داخلی شبکه ترنسفورمر و اجزای تشکیل‌دهنده آن
• 8. مکانیسم توجه به خود در معماری ترنسفورمر
• 9. لایه‌های رمزگذار و رمزگشا در مدل‌های زبانی نوین
• 10. مفهوم موقعیت‌دهی در توالی‌های متنی
• 11. تفاوت‌های کلیدی مدل‌های مبتنی بر رمزگذار با مدل‌های مولد
• 12. آشنایی با خانواده مدل‌های BERT و معماری آن
• 13. تفاوت‌های مدل‌های BERT پایه و BERT بزرگ
• 14. روش‌های پیش‌آموزش مدل BERT با استفاده از وظایف پوشاندن کلمات
• 15. مفهوم پیش‌بینی جملات بعدی در فرآیند آموزش BERT
• 16. استفاده از توکن‌سازهای مبتنی بر WordPiece
• 17. انتقال یادگیری در مدل‌های زبانی و اهمیت آن در کاربردهای تخصصی
• 18. تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 19. تحلیل احساسات و دیدگاه‌ها با استفاده از مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 20. استخراج موجودیت‌های نام‌دار در متون فارسی و انگلیسی
• 21. پاسخ‌دهی به پرسش‌های متنی با استفاده از مدل‌های BERT
• 22. بررسی ابزارهای کتابخانه‌ای برای پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
• 23. آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های استاندارد برای ارزیابی مدل
• 24. معیارهای ارزیابی دقت و عملکرد مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 25. استراتژی‌های بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های عمیق
• 26. روش‌های کاهش حجم مدل و فشرده‌سازی برای استقرار در سامانه‌ها
• 27. استفاده از مدل‌های سبک برای افزایش سرعت پردازش
• 28. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در زبان فارسی
• 29. بررسی مدل‌های زبانی بومی و سازگاری آن‌ها با ساختار زبان فارسی
• 30. تکنیک‌های مقابله با سوگیری‌های احتمالی در مدل‌های زبانی
• 31. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 32. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل اسناد رسمی و اداری
• 33. استفاده از هوش مصنوعی در استخراج اطلاعات از گزارش‌های فنی
• 34. تلفیق دانش تخصصی با مدل‌های زبانی برای کاربردهای صنعتی
• 35. ارزیابی دقت مدل در مواجهه با متون تخصصی و علمی
• 36. ملاحظات امنیتی در استقرار سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 37. پایش و نگهداری مدل‌های زبانی پس از استقرار
• 38. آینده هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی در ایران
• 39. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سامانه تحلیل متن با BERT