اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مکانیزم توجه و کاهش پیچیدگی محاسباتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مکانیزم توجه و کاهش پیچیدگی محاسباتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مکانیزم توجه (Attention Mechanism)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مکانیزم توجه در یادگیری عمیق
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 3. محدودیت‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 4. مفهوم توجه و انگیزه برای توسعه آن
• 5. انواع مکانیزم‌های توجه: خود-توجه (Self-Attention)
• 6. انواع مکانیزم‌های توجه: توجه متقاطع (Cross-Attention)
• 7. معماری ترنسفورمر: نمای کلی
• 8. لایه انکودر در ترنسفورمر
• 9. لایه دیکودر در ترنسفورمر
• 10. مکانیزم توجه چند-سر (Multi-Head Attention)
• 11. محاسبه امتیازات توجه (Attention Scores)
• 12. نرمال‌سازی امتیازات توجه (Softmax)
• 13. محاسبه مقادیر وزنی (Weighted Values)
• 14. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی توجه
• 15. توجه اسپارس (Sparse Attention)
• 16. توجه خطی (Linear Attention)
• 17. توجه مبتنی بر پنجره (Windowed Attention)
• 18. توجه مبتنی بر محلی‌سازی (Local Attention)
• 19. توجه مبتنی بر گرادیان (Gradient-based Attention)
• 20. توجه مبتنی بر جداسازی (Factorized Attention)
• 21. توجه مبتنی بر تکرار (Recurrent Attention)
• 22. توجه مبتنی بر تلافقی (Convolutional Attention)
• 23. توجه مبتنی بر گراف (Graph Attention)
• 24. کاربردهای مکانیزم توجه در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 25. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 26. ترنسفورمر برای ترجمه ماشینی
• 27. ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی متن
• 28. ترنسفورمر برای پرسش و پاسخ
• 29. ترنسفورمر برای تحلیل احساسات
• 30. ترنسفورمر برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 31. ترنسفورمر برای برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 32. کاربردهای مکانیزم توجه در بینایی ماشین
• 33. ترنسفورمر برای طبقه‌بندی تصویر
• 34. ترنسفورمر برای تشخیص اشیاء
• 35. ترنسفورمر برای تقسیم‌بندی تصویر (Segmentation)
• 36. ترنسفورمر برای تولید تصویر
• 37. ترنسفورمر برای بازسازی تصویر
• 38. ترنسفورمر برای دنباله تصاویر (Video)
• 39. کاربردهای مکانیزم توجه در حوزه‌های دیگر
• 40. یادگیری تقویتی و مکانیزم توجه
• 41. سیستم‌های توصیه‌گر و مکانیزم توجه
• 42. پردازش سیگنال و مکانیزم توجه
• 43. زیست‌شناسی محاسباتی و مکانیزم توجه
• 44. تحلیل داده‌های سری زمانی با توجه
• 45. مدل‌های مولد و مکانیزم توجه
• 46. کاهش ابعاد با استفاده از مکانیزم توجه
• 47. یادگیری نمایش (Representation Learning) با توجه
• 48. مفاهیم پیشرفته در مکانیزم توجه
• 49. توجه قابل تفسیر (Interpretable Attention)
• 50. توجه عمیق (Deep Attention)
• 51. توجه سلسله‌مراتبی (Hierarchical Attention)
• 52. توجه پویا (Dynamic Attention)
• 53. توجه خود-تنظیم‌شونده (Self-Regulating Attention)
• 54. توجه حافظه‌دار (Memory-Augmented Attention)
• 55. توجه برای داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
• 56. توجه در شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
• 57. توجه در شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 58. توجه در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 59. بهینه‌سازی مکانیزم توجه
• 60. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) برای توجه
• 61. تکنیک‌های هرس (Pruning) برای توجه
• 62. معماری‌های سبک‌تر توجه
• 63. مطالعه موردی: مدل BERT
• 64. معماری و آموزش BERT
• 65. کاربردهای BERT
• 66. مطالعه موردی: مدل GPT
• 67. معماری و آموزش GPT
• 68. کاربردهای GPT
• 69. مقایسه مدل‌های مبتنی بر توجه
• 70. چالش‌های فعلی در مکانیزم توجه
• 71. آینده تحقیقات در مکانیزم توجه
• 72. کاربرد مکانیزم توجه در داده‌های فارسی
• 73. تکنیک‌های پردازش متن فارسی برای مدل‌های توجه
• 74. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های توجه
• 75. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 76. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های توجه
• 77. شفافیت در مکانیزم توجه
• 78. مقایسه با مکانیزم‌های سنتی در NLP
• 79. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های توجه
• 80. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 81. ارزیابی مدل‌های مبتنی بر توجه
• 82. معیارهای ارزیابی در NLP
• 83. معیارهای ارزیابی در بینایی ماشین
• 84. میکرو-انالیز (Micro-analysis) مکانیزم توجه
• 85. طراحی آزمایش برای درک توجه
• 86. فریم‌ورک‌های پیاده‌سازی مکانیزم توجه
• 87. کتابخانه‌های محبوب (TensorFlow, PyTorch)
• 88. پیاده‌سازی سفارشی مکانیزم توجه
• 89. بهبود عملکرد با تکنیک‌های توجه
• 90. مدل‌سازی زبان‌های چندگانه با توجه
• 91. ترجمه ماشینی عصبی با توجه
• 92. تولید متن خلاقانه با توجه
• 93. پردازش زبان طبیعی در سیستم‌های هوشمند
• 94. کاربرد توجه در تحلیل داده‌های پزشکی
• 95. کاربرد توجه در تحلیل داده‌های مالی
• 96. کاربرد توجه در سیستم‌های امنیتی