اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی شبکه‌های ترنسفورمر و مکانیزم توجه در پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبکه‌های ترنسفورمر و مکانیزم توجه در پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 4. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 5. پس‌انتشار خطا
• 6. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 7. معرفی مدل‌های زبانی
• 8. نیاز به مدل‌های پیشرفته‌تر
• 9. محدودیت‌های مدل‌های بازگشتی
• 10. معرفی مکانیزم توجه
• 11. مفهوم توجه در پردازش زبان طبیعی
• 12. انواع مکانیزم توجه
• 13. مکانیزم توجه خودی (Self-Attention)
• 14. مکانیزم توجه مشترک (Joint Attention)
• 15. مزایای مکانیزم توجه
• 16. معرفی شبکه‌های ترنسفورمر
• 17. معماری کلی ترنسفورمر
• 18. بخش انکودر در ترنسفورمر
• 19. بخش دیکودر در ترنسفورمر
• 20. مکانیزم توجه خودی در انکودر
• 21. مکانیزم توجه خودی در دیکودر
• 22. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 23. مزایای توجه چندسر
• 24. لایه نرمال‌سازی (Layer Normalization)
• 25. اتصالات باقی‌مانده (Residual Connections)
• 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربرد آن
• 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن
• 28. شبکه‌های حافظه کوتاه-بلند (LSTM)
• 29. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 30. مقایسه RNN، LSTM و GRU
• 31. کاربرد ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
• 32. کاربرد ترنسفورمر در خلاصه‌سازی متن
• 33. کاربرد ترنسفورمر در پاسخ به پرسش
• 34. کاربرد ترنسفورمر در تولید متن
• 35. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 36. معرفی مدل BERT
• 37. معماری BERT
• 38. آموزش BERT (Masked Language Model)
• 39. آموزش BERT (Next Sentence Prediction)
• 40. کاربرد BERT در طبقه‌بندی متن
• 41. کاربرد BERT در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 42. کاربرد BERT در استخراج اطلاعات
• 43. معرفی مدل GPT
• 44. معماری GPT
• 45. آموزش GPT
• 46. کاربرد GPT در تولید متن خلاقانه
• 47. کاربرد GPT در مکالمه
• 48. معرفی مدل‌های ترنسفورمر پیشرفته
• 49. مفاهیم پیشرفته در ترنسفورمر
• 50. بهینه‌سازی آموزش ترنسفورمرها
• 51. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 52. ارزیابی مدل‌های ترنسفورمر
• 53. معیارهای ارزیابی در پردازش زبان طبیعی
• 54. چالش‌های مدل‌های ترنسفورمر
• 55. اخلاق در هوش مصنوعی
• 56. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 57. حریم خصوصی در داده‌های زبانی
• 58. کاربردهای ترنسفورمر در زبان فارسی
• 59. پردازش زبان طبیعی در ایران
• 60. دستاوردها و چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 61. آیندهٔ ترنسفورمرها
• 62. مفاهیم پیشرفته در مکانیزم توجه
• 63. توجه مبتنی بر موقعیت (Positional Encoding)
• 64. نقش موقعیت در ترنسفورمر
• 65. مقایسه توجه خودی و توجه متقاطع
• 66. کاربرد ترنسفورمر در تحلیل احساسات
• 67. کاربرد ترنسفورمر در تشخیص لحن
• 68. کاربرد ترنسفورمر در تشخیص موضوع
• 69. کاربرد ترنسفورمر در تشخیص اسپم
• 70. کاربرد ترنسفورمر در پردازش گفتار
• 71. کاربرد ترنسفورمر در تشخیص چهره (با احتیاط)
• 72. کاربرد ترنسفورمر در حوزه پزشکی (با احتیاط)
• 73. کاربرد ترنسفورمر در حوزه مالی (با احتیاط)
• 74. کاربرد ترنسفورمر در حوزه حقوقی (با احتیاط)
• 75. کاربرد ترنسفورمر در حوزه آموزش
• 76. مدل‌های ترنسفورمر برای زبان‌های کم‌منبع
• 77. ترجمه ماشینی عصبی با ترنسفورمر
• 78. خلاصه‌سازی خودکار متن با ترنسفورمر
• 79. تولید متن ادبی با ترنسفورمر
• 80. تولید کد با ترنسفورمر
• 81. کاربرد ترنسفورمر در بازیابی اطلاعات
• 82. کاربرد ترنسفورمر در سیستم‌های توصیه‌گر
• 83. مدل‌های مولد در ترنسفورمر
• 84. مدل‌های متمایزکننده در ترنسفورمر
• 85. یادگیری انتقال (Transfer Learning) با ترنسفورمر
• 86. تنظیم دقیق (Fine-tuning) ترنسفورمرها
• 87. استفاده از منابع محاسباتی برای ترنسفورمرها
• 88. چالش‌های پیاده‌سازی ترنسفورمرها
• 89. ملاحظات امنیتی در ترنسفورمرها
• 90. قوانین و مقررات استفاده از هوش مصنوعی
• 91. اصول اخلاقی در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 92. تأثیر ترنسفورمرها بر جامعه
• 93. آیندهٔ پژوهش در شبکه‌های ترنسفورمر
• 94. مروری بر مفاهیم کلیدی ترنسفورمر
• 95. تکنیک‌های پیشرفته در توجه
• 96. کاربرد عملی ترنسفورمرها در پروژه‌ها
• 97. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده