اکسپرس 24
کتاب تسلط بر مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی: از مبانی تا کاربردهای هوشمند

کتاب تسلط بر مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی: از مبانی تا کاربردهای هوشمند

تگ‌ها: پردازش زبان طبیعی ترنسفورمر شبکه عصبی علوم داده مدل‌های زبانی مکانیسم توجه هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد یادگیری عمیق یادگیری ماشین

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 تسلط بر مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی: از مبانی تا کاربردهای هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری عمیق و نقش معماری‌های عصبی در پردازش زبان
  • 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های ترتیبی در پردازش متن
  • 3. محدودیت‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مسئله محوشدگی گرادیان
  • 4. معرفی ساختار انکودر-دیکودر در مدل‌های توالی به توالی
  • 5. مفهوم بردارسازی کلمات و بازنمایی‌های معنایی در فضای برداری
  • 6. چالش‌های مدل‌سازی وابستگی‌های طولانی‌مدت در جملات
  • 7. مفهوم مکانیسم توجه به عنوان پلی برای اتصال کلمات
  • 8. تفاوت میان توجه سنتی و توجه در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 9. محاسبات ریاضی مکانیسم توجه: پرس‌وجو، کلید و ارزش
  • 10. فرمول‌بندی ضرب داخلی مقیاس‌بندی شده در لایه‌های توجه
  • 11. مکانیسم توجه چندسر (Multi-Head Attention) و ضرورت آن
  • 12. تفاوت توجه متمرکز و توجه توزیع‌یافته در مدل‌های زبانی
  • 13. معماری ترنسفورمر (Transformer) و انقلاب در پردازش زبان طبیعی
  • 14. بررسی لایه خود-توجه (Self-Attention) در پردازش جملات
  • 15. نقش لایه بازخورد (Feed-Forward) در بلوک‌های ترنسفورمر
  • 16. اهمیت نرمال‌سازی لایه‌ها در پایداری آموزش مدل‌های بزرگ
  • 17. رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding) برای درک ترتیب کلمات
  • 18. استفاده از ماسک‌گذاری در مکانیسم توجه برای مدل‌های زبانی خودبازگشت
  • 19. آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از مکانیسم توجه
  • 20. استراتژی‌های بهینه‌سازی و تنظیم هایپرپارامترها در ترنسفورمرها
  • 21. پیاده‌سازی مکانیسم توجه با استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق
  • 22. بررسی مدل‌های مبتنی بر انکودر مانند BERT
  • 23. بررسی مدل‌های مبتنی بر دیکودر در تولید متن
  • 24. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در مکانیسم توجه
  • 25. استفاده از توجه پراکنده (Sparse Attention) برای بهبود کارایی
  • 26. مکانیسم‌های توجه در مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
  • 27. کاربرد مکانیسم توجه در سیستم‌های ترجمه ماشینی
  • 28. نقش توجه در خلاصه‌سازی خودکار متون
  • 29. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر در تحلیل احساسات و نظرات
  • 30. ارزیابی مدل‌های زبانی با استفاده از معیارهای استاندارد
  • 31. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
  • 32. چالش‌های بومی‌سازی مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
  • 33. پیش‌پردازش متون فارسی برای مدل‌های مبتنی بر توجه
  • 34. استفاده از توکنایزرهای بهینه برای زبان‌های با ساختار صرفی غنی
  • 35. روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در مدل‌های زبانی
  • 36. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای کاربردهای خاص
  • 37. مدیریت منابع سخت‌افزاری در آموزش مدل‌های مبتنی بر توجه
  • 38. نظارت بر همگرایی مدل و پیشگیری از بیش‌برازش
  • 39. تکنیک‌های تفسیرپذیری در مکانیسم توجه
  • 40. تجسم و تحلیل وزن‌های توجه برای درک تصمیمات مدل
  • 41. بهینه‌سازی استنتاج (Inference) برای کاربردهای بلادرنگ
  • 42. امنیت در مدل‌های زبانی و جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
  • 43. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و معماری‌های نوین
  • 44. مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های زبانی عظیم
  • 45. آینده‌نگری در توسعه هوش مصنوعی منطبق بر ارزش‌های اخلاقی و ملی
  • 46. پروژه نهایی: طراحی یک دستیار هوشمند مبتنی بر مکانیسم توجه

📚 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.