کتاب صوتی معماری ترنسفورمر: تحلیل فنی و پیاده‌سازی کاربردی انکودرهای عصبی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری ترنسفورمر: تحلیل فنی و پیاده‌سازی کاربردی انکودرهای عصبی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی نظری و ضرورت ظهور معماری ترنسفورمر
• 2. بررسی محدودیت‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی و کانولوشنی در پردازش متن
• 3. مفهوم مکانیزم توجه و نقش آن در مدل‌سازی توالی‌ها
• 4. معماری پایه ترنسفورمر و اجزای کلیدی انکودر
• 5. فرآیند پیش‌پردازش متن و توکنایزرهای مدرن
• 6. جایگذاری موقعیتی و اهمیت حفظ ترتیب کلمات
• 7. مبانی ریاضی ضرب داخلی و محاسبه امتیاز توجه
• 8. مکانیسم توجه چندسر و تاثیر آن بر استخراج ویژگی‌های معنایی
• 9. ساختار لایه‌های پیش‌خور در انکودر ترنسفورمر
• 10. نقش نرمال‌سازی لایه‌ها در پایداری آموزش مدل
• 11. اتصالات میان‌بر و جلوگیری از محوشدگی گرادیان
• 12. بررسی ابعاد فضای نهفته و تاثیر آن بر ظرفیت مدل
• 13. معماری انکودر در مدل‌های خانواده برت
• 14. استراتژی‌های پیش‌آموزش مدل‌های مبتنی بر انکودر
• 15. تحلیل توابع فعال‌سازی در لایه‌های ترنسفورمر
• 16. روش‌های بهینه‌سازی و تنظیم نرخ یادگیری در آموزش مدل‌های زبانی
• 17. تکنیک‌های منظم‌سازی و جلوگیری از بیش‌برازش
• 18. پیاده‌سازی ماژول توجه با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 19. نحوه مدیریت توالی‌های طولانی و محدودیت‌های حافظه
• 20. تجزیه و تحلیل بردارهای بازنمایی کلمات
• 21. استخراج ویژگی‌های متنی برای وظایف طبقه‌بندی
• 22. کاربرد انکودرهای ترنسفورمر در تحلیل احساسات متون فارسی
• 23. استفاده از ترنسفورمرها در تشخیص موجودیت‌های نام‌دار
• 24. روش‌های استخراج پاسخ از متون با استفاده از معماری انکودر
• 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی بر اساس معیارهای استاندارد
• 26. تکنیک‌های فشرده‌سازی و سبک‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
• 27. اصول بازآموزی و تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 28. اخلاق در هوش مصنوعی و ملاحظات سوگیری در داده‌های آموزشی
• 29. مدیریت منابع محاسباتی برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 30. استراتژی‌های استقرار مدل‌های ترنسفورمر در محیط‌های عملیاتی
• 31. تکنیک‌های نظارت بر عملکرد مدل در محیط واقعی
• 32. آینده معماری‌های توجه و بهینه‌سازی‌های کارآمد
• 33. جمع‌بندی و مسیر یادگیری پیشرفته در پردازش زبان طبیعی