اکسپرس 24
کتاب آموزش عملی مدل‌های Seq2Seq برای توسعه‌دهندگان: از Encoder-Decoder تا Attention و Transformer

کتاب آموزش عملی مدل‌های Seq2Seq برای توسعه‌دهندگان: از Encoder-Decoder تا Attention و Transformer

تگ‌ها: Attention Deep Learning Encoder Decoder Hugging Face Machine Translation NLP PyTorch Seq2Seq Sequence-to-Sequence Transformer پردازش زبان طبیعی تولید متن مدل‌های زبانی یادگیری Seq2Seq یادگیری عمیق

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 آموزش عملی مدل‌های Seq2Seq برای توسعه‌دهندگان: از Encoder-Decoder تا Attention و Transformer

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق برای مدل‌های توالی‌به‌توالی (Seq2Seq)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مسئله‌های Sequence-to-Sequence در پردازش زبان طبیعی
  • 2. کاربردهای عملی Seq2Seq در ترجمه و تولید متن
  • 3. معماری کلی Encoder-Decoder
  • 4. نحوه تبدیل توالی ورودی به توالی خروجی
  • 5. مدل‌سازی احتمال شرطی در تولید توالی
  • 6. محدودیت‌های روش‌های سنتی برای مسائل Seq2Seq
  • 7. مبانی نمایش برداری کلمات و توکن‌ها
  • 8. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های Seq2Seq
  • 9. توکن‌سازی و ساخت واژگان
  • 10. توکن‌های ویژه PAD و SOS و EOS
  • 11. مدیریت توالی‌های با طول متفاوت
  • 12. Padding و Masking در داده‌های توالی
  • 13. ساخت دیتاست جفت‌شده برای آموزش Seq2Seq
  • 14. تقسیم داده به مجموعه آموزش و اعتبارسنجی و آزمون
  • 15. طراحی Encoder مبتنی بر RNN
  • 16. استفاده از Embedding در Encoder
  • 17. نقش Hidden State در Encoder
  • 18. استفاده از RNN برای پردازش توالی‌های متغیر
  • 19. مقایسه Vanilla RNN و GRU و LSTM
  • 20. طراحی Decoder مبتنی بر RNN
  • 21. تولید Autoregressive در Decoder
  • 22. انتقال وضعیت Encoder به Decoder
  • 23. Teacher Forcing در آموزش Decoder
  • 24. نحوه محاسبه Loss در مدل Seq2Seq
  • 25. Cross-Entropy برای تولید توکن‌های خروجی
  • 26. ایجاد Mask برای محاسبه Loss روی توکن‌های معتبر
  • 27. پیاده‌سازی یک مدل Seq2Seq پایه
  • 28. آموزش مدل Seq2Seq با داده‌های واقعی
  • 29. مدیریت Batch در مدل‌های توالی
  • 30. بهینه‌سازی پارامترهای مدل Seq2Seq
  • 31. مواجهه با مشکل Vanishing Gradient
  • 32. استفاده از Gradient Clipping در آموزش
  • 33. تنظیم Learning Rate برای مدل‌های Seq2Seq
  • 34. تشخیص Overfitting در مدل‌های تولید متن
  • 35. استفاده از Dropout در Encoder و Decoder
  • 36. محدودیت Bottleneck در Encoder-Decoder کلاسیک
  • 37. مشکل وابستگی‌های بلند در توالی‌های طولانی
  • 38. مفهوم Attention و ضرورت آن در Seq2Seq
  • 39. ایده اصلی Bahdanau Attention
  • 40. محاسبه Alignment Score بین Encoder و Decoder
  • 41. ساخت Attention Weights
  • 42. محاسبه Context Vector با Attention
  • 43. پیاده‌سازی Bahdanau یا Additive Attention
  • 44. اتصال Attention به Decoder
  • 45. مقایسه Seq2Seq بدون Attention و با Attention
  • 46. تحلیل Alignment بین توکن‌های ورودی و خروجی
  • 47. پیاده‌سازی مدل Seq2Seq با Attention
  • 48. آموزش مدل Attention-Based Seq2Seq
  • 49. مبانی Attention مبتنی بر Dot Product
  • 50. Scaled Dot-Product Attention
  • 51. مفهوم Query و Key و Value
  • 52. مقایسه Additive و Dot-Product Attention
  • 53. مبانی معماری Transformer برای Seq2Seq
  • 54. تفاوت Transformer با معماری‌های RNN-Based
  • 55. Self-Attention در Encoder
  • 56. Positional Encoding و حفظ ترتیب توالی
  • 57. ساخت Encoder Block در Transformer
  • 58. Multi-Head Attention
  • 59. Feed-Forward Network در Transformer
  • 60. Residual Connection و Layer Normalization
  • 61. Causal Masking در Decoder
  • 62. Self-Attention در Decoder
  • 63. Cross-Attention بین Encoder و Decoder
  • 64. ساخت Decoder Block در Transformer
  • 65. اتصال Encoder و Decoder در Transformer
  • 66. پیاده‌سازی یک Transformer Seq2Seq
  • 67. آموزش Transformer روی دیتاست توالی‌به‌توالی
  • 68. مدیریت Padding Mask و Attention Mask
  • 69. مقایسه Transformer و RNN در سرعت آموزش
  • 70. انتخاب معماری مناسب برای پروژه‌های Seq2Seq
  • 71. روش‌های Decoding در زمان Inference
  • 72. Greedy Decoding
  • 73. Beam Search
  • 74. مقایسه Greedy Search و Beam Search
  • 75. کنترل Maximum Length در تولید
  • 76. استفاده از Temperature در تولید توالی
  • 77. Top-k و Top-p Sampling برای تولید متن
  • 78. مدیریت EOS و توقف صحیح تولید
  • 79. ارزیابی مدل‌های Seq2Seq با معیارهای مناسب
  • 80. محاسبه Token-Level Accuracy
  • 81. محدودیت Accuracy برای ارزیابی تولید متن
  • 82. ارزیابی ترجمه با BLEU
  • 83. آشنایی با ROUGE برای خلاصه‌سازی
  • 84. تحلیل خطاهای مدل در سطح توکن و جمله
  • 85. بررسی کیفیت خروجی‌های تولیدشده
  • 86. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف Seq2Seq
  • 87. Fine-Tuning مدل‌های Encoder-Decoder از پیش‌آموزش‌دیده
  • 88. آشنایی با T5 و BART به‌عنوان مدل‌های Seq2Seq
  • 89. استفاده از مدل‌های Encoder-Decoder در Hugging Face Transformers
  • 90. توکنایزر و Model Interface در Transformers
  • 91. Fine-Tuning مدل Seq2Seq با Hugging Face
  • 92. ساخت Pipeline برای تولید خروجی
  • 93. تنظیم پارامترهای Generation در مدل‌های آماده
  • 94. مدیریت Checkpoint و ذخیره مدل
  • 95. ذخیره و بازیابی Tokenizer و تنظیمات مدل
  • 96. دیباگ خطاهای رایج در آموزش Seq2Seq
  • 97. تشخیص مشکل در Tokenization و Vocabulary
  • 98. رفع خطاهای مربوط به Padding و Masking
  • 99. تحلیل خروجی‌های تکراری یا بی‌معنی
  • 100. بررسی مشکل تولید زودهنگام EOS

📚 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.