اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر با PyTorch برای پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر با PyTorch برای پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. شبکه‌های عصبی مقدماتی
• 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 5. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM)
• 6. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 7. مبانی معماری ترنسفورمر
• 8. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 9. توجه خودی (Self-Attention)
• 10. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 11. کدگذار ترنسفورمر (Transformer Encoder)
• 12. کدگشا ترنسفورمر (Transformer Decoder)
• 13. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 14. BERT: پیش‌آموزش و تنظیم دقیق
• 15. GPT: تولید متن با مدل‌های زبانی
• 16. مدل‌های ترنسفورمر برای ترجمه ماشینی
• 17. مدل‌های ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی متن
• 18. مدل‌های ترنسفورمر برای پرسش و پاسخ
• 19. مدل‌های ترنسفورمر برای تحلیل احساسات
• 20. مدل‌های ترنسفورمر برای شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده
• 21. پیاده‌سازی ترنسفورمر با PyTorch
• 22. تنظیم محیط توسعه PyTorch
• 23. ساخت لایه‌های توجه با PyTorch
• 24. پیاده‌سازی لایه کدگذار ترنسفورمر
• 25. پیاده‌سازی لایه کدگشا ترنسفورمر
• 26. ساخت مدل کامل ترنسفورمر
• 27. آموزش مدل ترنسفورمر
• 28. تنظیم ابرپارامترها
• 29. استفاده از مجموعه داده‌های پردازش زبان طبیعی
• 30. پیش‌پردازش متن برای ترنسفورمرها
• 31. توکن‌سازی (Tokenization)
• 32. تعبیه‌ها (Embeddings)
• 33. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings)
• 34. تعبیه‌های موقعیتی (Positional Embeddings)
• 35. تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 36. کار با کتابخانه‌های PyTorch برای NLP
• 37. استفاده از Hugging Face Transformers
• 38. تنظیم دقیق BERT برای طبقه‌بندی متن
• 39. تنظیم دقیق GPT برای تولید متن
• 40. ترجمه ماشینی با مدل‌های ترنسفورمر
• 41. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های ترنسفورمر
• 42. سیستم‌های پرسش و پاسخ با ترنسفورمرها
• 43. تحلیل احساسات با مدل‌های ترنسفورمر
• 44. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 45. معماری‌های پیشرفته‌تر ترنسفورمر
• 46. Reformer: کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 47. Longformer: پردازش دنباله‌های طولانی
• 48. Performer: توجه خطی
• 49. Transformer-XL: حافظه برای دنباله‌های طولانی
• 50. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 51. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 52. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ
• 53. چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 54. اخلاق در مدل‌های زبانی بزرگ
• 55. ملاحظات شرعی در توسعه مدل‌های زبانی
• 56. ملاحظات قانونی در توسعه مدل‌های زبانی
• 57. امنیت داده در مدل‌های زبانی
• 58. حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 59. ارزیابی مدل‌های ترنسفورمر
• 60. معیارهای ارزیابی برای ترجمه ماشینی
• 61. معیارهای ارزیابی برای خلاصه‌سازی متن
• 62. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی متن
• 63. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
• 64. عیب‌یابی و بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
• 65. تکنیک‌های تنظیم ابرپارامترها
• 66. استفاده از GPU برای آموزش
• 67. ملاحظات حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 68. بهینه‌سازی سرعت استنتاج
• 69. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در ایران
• 70. مجموعه داده‌های فارسی برای NLP
• 71. مدل‌های زبانی فارسی
• 72. چالش‌های NLP در زبان فارسی
• 73. کاربردهای NLP در صنایع ایران
• 74. پردازش گفتار در ایران
• 75. سیستم‌های تشخیص گفتار فارسی
• 76. سیستم‌های تولید گفتار فارسی
• 77. ملاحظات فرهنگی در NLP فارسی
• 78. ملاحظات شرعی در پردازش زبان فارسی
• 79. ملاحظات قانونی در پردازش زبان فارسی
• 80. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 81. یادگیری تقویتی عمیق
• 82. کاربرد یادگیری تقویتی در NLP
• 83. مدل‌های زبانی و تولید محتوا
• 84. تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین
• 85. ایجاد محتوای داستانی با رعایت چارچوب‌های اسلامی
• 86. تولید محتوای علمی با رویکرد بومی
• 87. استفاده از ترنسفورمرها برای تولید متن‌های خبری
• 88. تولید محتوای آموزشی برای کودکان و نوجوانان
• 89. تولید محتوای فرهنگی و هنری
• 90. تولید محتوای مرتبط با تاریخ و تمدن ایران
• 91. ملاحظات اخلاقی در تولید محتوا با AI
• 92. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 93. توسعه هوش مصنوعی برای حل مسائل اجتماعی
• 94. کاربرد AI در بهبود فرآیندهای اداری
• 95. هوش مصنوعی و آینده آموزش
• 96. هوش مصنوعی و مشاغل آینده
• 97. هوش مصنوعی و توسعه پایدار
• 98. هوش مصنوعی و سلامت
• 99. هوش مصنوعی و امنیت
• 100. هوش مصنوعی و حکمرانی