اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی معماری ترنسفورمر: مبانی و کاربردها در پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری ترنسفورمر: مبانی و کاربردها در پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 3. مروری بر شبکه‌های عصبی
• 4. معماری‌های شبکه‌های عصبی پیشین
• 5. مشکلات مدل‌های توالی
• 6. مفهوم توجه (Attention)
• 7. مکانیزم توجه در شبکه‌های عصبی
• 8. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر
• 9. اجزای اصلی ترنسفورمر
• 10. رمزگذار (Encoder)
• 11. رمزگشا (Decoder)
• 12. لایه‌های توجه در رمزگذار
• 13. لایه توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 14. لایه تغذیه پیشخور (Feed-Forward)
• 15. اتصالات باقی‌مانده (Residual Connections)
• 16. نرمال‌سازی لایه (Layer Normalization)
• 17. رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
• 18. اهمیت رمزگذاری موقعیتی
• 19. نحوه ادغام رمزگذاری موقعیتی
• 20. معماری رمزگشا
• 21. لایه‌های توجه در رمزگشا
• 22. توجه رمزگذار-رمزگشا
• 23. تفاوت توجه در رمزگذار و رمزگشا
• 24. تابع نرمتکس (Softmax) در ترنسفورمر
• 25. تابع خطا (Loss Function) در ترنسفورمر
• 26. بهینه‌سازی مدل ترنسفورمر
• 27. روش‌های گرادیان کاهشی
• 28. تنظیم نرخ یادگیری
• 29. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی با ترنسفورمر
• 30. کاربرد ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
• 31. کاربرد ترنسفورمر در خلاصه‌سازی متن
• 32. کاربرد ترنسفورمر در تولید متن
• 33. کاربرد ترنسفورمر در پاسخگویی به سوال
• 34. کاربرد ترنسفورمر در تحلیل احساسات
• 35. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 36. مفهوم پیش‌آموزش‌دهی
• 37. مفهوم تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 38. مدل BERT
• 39. معماری BERT
• 40. کاربردهای BERT
• 41. مدل GPT
• 42. معماری GPT
• 43. کاربردهای GPT
• 44. مدل‌های ترنسفورمر مبتنی بر رمزگذار-رمزگشا
• 45. معماری T5
• 46. کاربردهای T5
• 47. مدل‌های ترنسفورمر مبتنی بر رمزگشا
• 48. مدل‌های ترنسفورمر مبتنی بر رمزگذار
• 49. مقایسه معماری‌های مختلف ترنسفورمر
• 50. محدودیت‌های معماری ترنسفورمر
• 51. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
• 52. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 53. کاهش احتمال بیش‌برازش (Overfitting)
• 54. تکنیک‌های حذف ویژگی (Feature Selection)
• 55. انتخاب معماری مناسب برای وظایف NLP
• 56. ارزیابی عملکرد مدل‌های ترنسفورمر
• 57. معیارهای ارزیابی در ترجمه ماشینی
• 58. معیارهای ارزیابی در خلاصه‌سازی متن
• 59. معیارهای ارزیابی در تولید متن
• 60. معیارهای ارزیابی در پاسخگویی به سوال
• 61. معیارهای ارزیابی در تحلیل احساسات
• 62. تفسیرپذیری مدل‌های ترنسفورمر
• 63. روش‌های تفسیرپذیری
• 64. اهمیت تفسیرپذیری در کاربردهای عملی
• 65. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 66. تعهد به اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 67. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های ترنسفورمر
• 68. داده‌های آموزشی و سوگیری (Bias)
• 69. شناسایی و کاهش سوگیری در مدل‌ها
• 70. کاربرد ترنسفورمر در سیستم‌های توصیه‌گر
• 71. کاربرد ترنسفورمر در پردازش گفتار
• 72. کاربرد ترنسفورمر در بینایی ماشین
• 73. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 74. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 75. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 76. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 77. مقایسه ترنسفورمر با RNN و LSTM
• 78. مزایای ترنسفورمر نسبت به مدل‌های توالی سنتی
• 79. پیاده‌سازی ترنسفورمر با کتابخانه‌های یادگیری عمیق
• 80. کتابخانه TensorFlow
• 81. کتابخانه PyTorch
• 82. مثال‌های عملی پیاده‌سازی ترنسفورمر
• 83. آموزش یک مدل ترنسفورمر از ابتدا
• 84. تنظیم دقیق یک مدل ترنسفورمر از پیش‌آموزش‌دیده
• 85. ساخت یک سیستم ترجمه ماشینی ساده
• 86. ساخت یک سیستم خلاصه‌سازی متن ساده
• 87. ساخت یک سیستم تولید متن ساده
• 88. آینده معماری ترنسفورمر
• 89. تحولات نوین در معماری‌های ترنسفورمر
• 90. ترنسفورمرهای کارآمدتر
• 91. ترنسفورمرهای توزیع‌شده
• 92. ترنسفورمرهای چندوجهی (Multimodal Transformers)
• 93. کاربرد ترنسفورمر در علوم زیستی
• 94. کاربرد ترنسفورمر در کشف دارو
• 95. کاربرد ترنسفورمر در مدل‌سازی پروتئین
• 96. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
• 97. مسیرهای پیش رو در تحقیق و توسعه ترنسفورمر