اکسپرس 24
کتاب تکنیک‌های پیشرفته مدیریت توجه در پنجره زمینه طولانی

کتاب تکنیک‌های پیشرفته مدیریت توجه در پنجره زمینه طولانی

تگ‌ها: Attention Mechanism Context Window LLM NLP پردازش زبان طبیعی پنجره زمینه طولانی تکنیک‌های پردازش متن مدل‌های زبانی بزرگ مدیریت توجه هوش مصنوعی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته مدیریت توجه در پنجره زمینه طولانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های Long Context Window

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پنجره زمینه طولانی در پردازش زبان طبیعی
  • 2. مبانی توجه در شبکه‌های عصبی
  • 3. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 4. انواع مکانیزم‌های توجه
  • 5. توجه خودی (Self-Attention)
  • 6. توجه متقاطع (Cross-Attention)
  • 7. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
  • 8. پیاده‌سازی مکانیزم توجه
  • 9. محاسبه ماتریس توجه
  • 10. مقیاس‌دهی در مکانیزم توجه
  • 11. نقش نرمال‌سازی در توجه
  • 12. کاربرد توجه در مدل‌های زبانی
  • 13. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
  • 14. BERT و مدل‌های مشابه
  • 15. GPT و مدل‌های مشابه
  • 16. ترنسفورمرهای کارآمد برای دنباله‌های طولانی
  • 17. مشکل مقیاس‌پذیری توجه
  • 18. کاهش پیچیدگی محاسباتی در توجه
  • 19. روش‌های تقریبی توجه
  • 20. توجه پراکنده (Sparse Attention)
  • 21. توجه خطی (Linear Attention)
  • 22. توجه مبتنی بر هسته (Kernel-based Attention)
  • 23. توجه با پنجره ثابت (Fixed Window Attention)
  • 24. توجه جهانی (Global Attention)
  • 25. توجه محلی (Local Attention)
  • 26. ترکیب توجه جهانی و محلی
  • 27. مدل‌های مبتنی بر حافظه
  • 28. حافظه‌های خارجی در مدل‌های ترنسفورمر
  • 29. ترنسفورمرهای حافظه‌دار
  • 30. مدیریت پنجره زمینه طولانی
  • 31. تکنیک‌های قطعه‌بندی دنباله
  • 32. تقسیم دنباله به قطعات (Chunking)
  • 33. همپوشانی قطعات (Chunk Overlap)
  • 34. پردازش موازی قطعات
  • 35. انتقال اطلاعات بین قطعات
  • 36. مدل‌های ترنسفورمر با پنجره متحرک
  • 37. پنجره زمینه پویا (Dynamic Context Window)
  • 38. تکنیک‌های فشرده‌سازی زمینه
  • 39. خلاصه‌سازی زمینه
  • 40. استفاده از گراف دانش برای غنی‌سازی زمینه
  • 41. مدل‌های ترنسفورمر برای وظایف خاص
  • 42. مدل‌سازی زبان در اسناد طولانی
  • 43. ترجمه ماشینی با متن طولانی
  • 44. پاسخ به پرسش در متن طولانی
  • 45. خلاصه‌سازی متن طولانی
  • 46. تحلیل احساسات در داده‌های طولانی
  • 47. طبقه‌بندی متن طولانی
  • 48. تولید متن خلاقانه با زمینه طولانی
  • 49. ارزیابی مدل‌های با پنجره زمینه طولانی
  • 50. معیارهای ارزیابی سنتی
  • 51. معیارهای ارزیابی برای وظایف با زمینه طولانی
  • 52. چالش‌های ارزیابی
  • 53. مجموعه داده‌های استاندارد برای پنجره زمینه طولانی
  • 54. کاربرد در پردازش اسناد حقوقی
  • 55. کاربرد در پردازش متون تاریخی
  • 56. کاربرد در پردازش کدهای برنامه‌نویسی طولانی
  • 57. کاربرد در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 58. کاربرد در پردازش مکالمات طولانی
  • 59. مدل‌های یادگیری تقویتی برای مدیریت زمینه
  • 60. تنظیم پارامترهای توجه
  • 61. بهینه‌سازی معماری برای پنجره زمینه طولانی
  • 62. روش‌های آموزش مدل‌های با پنجره زمینه طولانی
  • 63. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 64. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 65. آموزش از ابتدا (Training from Scratch)
  • 66. استراتژی‌های نمونه‌برداری در آموزش
  • 67. بررسی اثرات پنجره زمینه بر عملکرد
  • 68. تحلیل حساسیت به طول دنباله
  • 69. تکنیک‌های تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 70. تجسم مکانیزم توجه
  • 71. تحلیل اهمیت کلمات در زمینه
  • 72. شناسایی الگوهای پنهان در زمینه طولانی
  • 73. مدل‌های ترکیبی
  • 74. ترکیب ترنسفورمر با شبکه‌های بازگشتی (RNN)
  • 75. ترکیب ترنسفورمر با شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
  • 76. استفاده از شبکه‌های حافظه بلند-کوتاه مدت (LSTM)
  • 77. مدل‌های ترنسفورمر برای پردازش زبان فارسی
  • 78. تطبیق معماری‌های جهانی با زبان فارسی
  • 79. چالش‌های پردازش زبان فارسی در پنجره زمینه طولانی
  • 80. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای فارسی
  • 81. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان با زمینه طولانی
  • 82. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 83. جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
  • 84. کاربرد در حوزه‌های علوم اسلامی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 85. تحلیل متون روایی طولانی
  • 86. شناسایی مفاهیم کلیدی در منابع فقهی
  • 87. پژوهش در متون تفسیری و روایی
  • 88. کاربرد در تحلیل اسناد تاریخی اسلامی
  • 89. مدل‌سازی پیشرفته توجه
  • 90. توجه مبتنی بر بازخورد (Feedback Attention)
  • 91. توجه سلسله‌مراتبی (Hierarchical Attention)
  • 92. توجه غیرموضعی (Non-local Attention)
  • 93. پیشرفت‌های اخیر در مکانیزم‌های توجه
  • 94. معماری‌های جدید برای کارایی بیشتر
  • 95. مطالعه موردی: پیاده‌سازی مدل با پنجره زمینه بسیار طولانی
  • 96. چالش‌های عملی در اجرای مدل‌های بزرگ
  • 97. مدیریت حافظه در زمان اجرا
  • 98. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 99. تحلیل عملکرد سخت‌افزاری
  • 100. آینده پژوهش در پنجره زمینه طولانی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.