کتاب صوتی آموزش جامع معماری ترنسفورمر و مدل BERT در پردازش هوشمند متون فارسی و انگلیسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع معماری ترنسفورمر و مدل BERT در پردازش هوشمند متون فارسی و انگلیسی

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

موضوع میانی: یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی پیشرفته (Transformer)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 2. مروری بر سیر تکامل مدل‌های زبانی از شبکه های عصبی بازگشتی تا ترنسفورمر
• 3. آشنایی با چالش های مدل های RNN و LSTM در پردازش متون طولانی
• 4. مفهوم مکانیزم توجه و نقش آن در بهبود مدل‌های زبانی
• 5. ساختار و معماری کلی مدل ترنسفورمر
• 6. نحوه عملکرد مکانیزم توجه با مقیاس‌بندی ضرب داخلی
• 7. مفهوم توجه چندسر و نقش آن در استخراج ویژگی‌های متنوع
• 8. مدیریت بردارهای موقعیتی در معماری ترنسفورمر
• 9. بررسی لایه‌های پیشخور در بلوک‌های ترنسفورمر
• 10. اهمیت نرمال‌سازی لایه‌ای در پایداری آموزش مدل‌های عمیق
• 11. مفهوم رمزگذار و رمزگشا در معماری پایه ترنسفورمر
• 12. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 13. روش‌های توکن‌بندی مدرن و الگوریتم‌های قطعه‌بندی زیرکلمه
• 14. معرفی مدل BERT و تفاوت‌های کلیدی آن با ترنسفورمر استاندارد
• 15. استراتژی پیش‌آموزش مدل BERT با استفاده از مدل‌سازی زبان پوشیده
• 16. اهمیت یادگیری پیش‌بینی جمله بعدی در درک روابط متنی
• 17. تکنیک‌های انتقال یادگیری و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 18. آماده‌سازی پیکره‌های متنی فارسی برای آموزش مدل‌های زبانی
• 19. چالش‌های خاص پردازش زبان فارسی در مدل‌های زبانی پیشرفته
• 20. استفاده از کتابخانه Hugging Face برای پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
• 21. کاربرد BERT در تحلیل احساسات و استخراج نظرات کاربران
• 22. استفاده از مدل‌های زبانی برای دسته‌بندی موضوعی متون
• 23. استخراج موجودیت‌های نامدار با استفاده از معماری ترنسفورمر
• 24. به کارگیری مدل‌های زبانی در سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 25. خلاصه‌سازی خودکار متون با بهره‌گیری از مدل‌های توالی به توالی
• 26. بررسی مدل‌های زبانی فارسی و دستاوردهای بومی در این حوزه
• 27. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی برای اجرا در محیط‌های محدود
• 28. روش‌های ارزیابی کیفی و کمی مدل‌های زبانی در زبان فارسی
• 29. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 30. راهکارهای مقابله با سوگیری در مدل‌های زبانی
• 31. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل‌های BERT
• 32. بررسی مدل‌های زبانی چندزبانه و انتقال دانش بین‌زبانی
• 33. پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر با استفاده از چارچوب PyTorch
• 34. نظارت بر فرآیند آموزش مدل‌های زبانی و رفع خطاهای رایج
• 35. استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های عملیاتی و کاربردی
• 36. معرفی مدل‌های رمزگذار-رمزگشا مانند T5 و کاربردهای آن
• 37. تکنیک‌های یادگیری با داده‌های کم برای مدل‌های ترنسفورمر
• 38. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری‌های نوین مبتنی بر ترنسفورمر
• 39. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در تحلیل متون و پردازش زبان فارسی
• 40. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک دستیار هوشمند مبتنی بر ترنسفورمر