کتاب صوتی آموزش جامع مدل‌های توجه (Attention) در پردازش زبان طبیعی با رویکرد کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع مدل‌های توجه (Attention) در پردازش زبان طبیعی با رویکرد کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 2. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی و محدودیت‌های آن
• 3. مفهوم توجه در مدل‌های پردازش زبان
• 4. ساختار درونی مکانیسم توجه
• 5. تفاوت میان توجه و حافظه در مدل‌های عصبی
• 6. فرمول‌بندی ریاضی امتیازدهی در مکانیسم توجه
• 7. توابع فعال‌ساز در محاسبه وزن‌های توجه
• 8. معماری رمزگذار-رمزگشا در مدل‌های مبتنی بر توجه
• 9. مکانیسم توجه نرم در مقابل توجه سخت
• 10. مدل‌های مبتنی بر توجه در ترجمه ماشینی
• 11. مفهوم توجه چندسر در مدل‌های ترنسفورمر
• 12. محاسبه پرس‌وجو کلید و مقدار در توجه
• 13. پیاده‌سازی لایه‌های توجه با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 14. نحوه عملکرد مکانیسم توجه در مدل‌های زبانی بزرگ
• 15. بهینه‌سازی محاسبات ماتریسی در لایه‌های توجه
• 16. مکانیسم توجه خودکار در مدل‌های رمزگذار
• 17. تفاوت توجه در مدل‌های رمزگذار و رمزگشا
• 18. استفاده از ماسک‌گذاری در مکانیسم توجه برای توالی‌ها
• 19. مفهوم موقعیت‌دهی در مدل‌های مبتنی بر توجه
• 20. بررسی نقش بردارهای جایگاه در معماری ترنسفورمر
• 21. کاربرد توجه در تحلیل احساسات متون فارسی
• 22. استخراج ویژگی‌های معنایی با استفاده از مکانیسم توجه
• 23. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و نقش توجه در آن‌ها
• 24. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در لایه‌های توجه
• 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های مبتنی بر توجه در زبان فارسی
• 26. مقایسه توجه محلی و توجه سراسری
• 27. کاربرد مکانیسم توجه در خلاصه‌سازی متون
• 28. استفاده از توجه در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 29. تکنیک‌های تنظیم و بهینه‌سازی مدل‌های توجه
• 30. مصورسازی وزن‌های توجه برای تفسیرپذیری مدل
• 31. بررسی چالش‌های حافظه در مدل‌های دارای توجه
• 32. آینده پژوهی در معماری‌های مبتنی بر توجه
• 33. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 34. استانداردسازی داده‌های متنی برای مدل‌های عصبی
• 35. استفاده از ابزارهای بومی در پردازش زبان طبیعی
• 36. پروژه عملی پیاده‌سازی یک مدل توجه ساده
• 37. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در آموزش مدل‌های عصبی
• 38. استقرار مدل‌های مبتنی بر توجه در محیط‌های کاربردی
• 39. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در مدل‌های زبانی
• 40. نتیجه‌گیری و مسیرهای توسعه در هوش مصنوعی مدرن