اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی درک عمیق معماری رمزگذار ترنسفورمر (Transformer Encoder) برای پردازش زبان و داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره درک عمیق معماری رمزگذار ترنسفورمر (Transformer Encoder) برای پردازش زبان و داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. تاریخچه شبکه‌های عصبی
• 3. مبانی یادگیری ماشین
• 4. انواع یادگیری ماشین
• 5. یادگیری نظارت شده
• 6. یادگیری نظارت نشده
• 7. یادگیری تقویتی
• 8. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 9. نورون‌ها و لایه‌ها
• 10. توابع فعال‌سازی
• 11. پس‌انتشار خطا
• 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 14. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر
• 15. نیاز به معماری‌های جدید
• 16. محدودیت‌های RNN و CNN
• 17. مفهوم توجه (Attention)
• 18. مکانیسم توجه چیست؟
• 19. انواع مکانیسم توجه
• 20. توجه خودی (Self-Attention)
• 21. مزایای توجه خودی
• 22. ساختار کلی ترنسفورمر
• 23. رمزگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder)
• 24. لایه رمزگذار
• 25. لایه رمزگشا
• 26. مکانیزم توجه چند سر (Multi-Head Attention)
• 27. مزایای توجه چند سر
• 28. لایه پیش‌خور (Feed-Forward Layer)
• 29. اتصال باقی‌مانده (Residual Connection)
• 30. نرمال‌سازی لایه (Layer Normalization)
• 31. جاسازی موقعیت (Positional Embedding)
• 32. اهمیت جاسازی موقعیت
• 33. رمزگذاری متن به بردار
• 34. تکنیک‌های جاسازی کلمه
• 35. Word2Vec و GloVe
• 36. یادگیری جاسازی در ترنسفورمر
• 37. رمزگذاری لایه‌های ترنسفورمر
• 38. پردازش موازی در ترنسفورمر
• 39. کارایی ترنسفورمر در پردازش زبان
• 40. کاربرد ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
• 41. کاربرد ترنسفورمر در خلاصه‌سازی متن
• 42. کاربرد ترنسفورمر در تولید متن
• 43. کاربرد ترنسفورمر در پاسخ به پرسش
• 44. مفهوم رمزگذار ترنسفورمر
• 45. ساختار لایه رمزگذار ترنسفورمر
• 46. ورودی لایه رمزگذار
• 47. خروجی لایه رمزگذار
• 48. مکانیزم توجه خودی در رمزگذار
• 49. محاسبه امتیازات توجه
• 50. نرمال‌سازی امتیازات توجه
• 51. توزیع توجه
• 52. جمع وزنی مقادیر
• 53. لایه پیش‌خور در رمزگذار
• 54. تنظیمات لایه پیش‌خور
• 55. فعال‌سازی ReLU
• 56. اتصال باقی‌مانده و نرمال‌سازی
• 57. نقش اتصال باقی‌مانده
• 58. نقش نرمال‌سازی لایه
• 59. گذراندن اطلاعات بین لایه‌ها
• 60. ساختار پشته‌ای رمزگذار
• 61. تعداد لایه‌های رمزگذار
• 62. تأثیر تعداد لایه‌ها
• 63. ترکیب ویژگی‌ها در لایه‌های عمیق‌تر
• 64. رمزگذار ترنسفورمر برای طبقه‌بندی متن
• 65. رمزگذار ترنسفورمر برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده
• 66. رمزگذار ترنسفورمر برای استخراج رابطه
• 67. رمزگذار ترنسفورمر برای تحلیل احساسات
• 68. رمزگذار ترنسفورمر برای تشخیص متن تکراری
• 69. رمزگذار ترنسفورمر برای تولید شرح تصویر
• 70. رمزگذار ترنسفورمر برای درک تصویر
• 71. کاربرد ترنسفورمر در پردازش گفتار
• 72. ترنسفورمر برای تشخیص گفتار
• 73. ترنسفورمر برای تولید گفتار
• 74. ترنسفورمر در یادگیری تقویتی
• 75. ترنسفورمر در بینایی ماشین
• 76. ترنسفورمر برای تشخیص اشیاء
• 77. ترنسفورمر برای تقسیم‌بندی تصویر
• 78. ترنسفورمر برای تولید تصویر
• 79. ترنسفورمر برای پردازش داده‌های جدولی
• 80. ترنسفورمر برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 81. ترنسفورمر برای کشف دانش
• 82. ترنسفورمر در حوزه سلامت
• 83. ترنسفورمر در حوزه مالی
• 84. ترنسفورمر در حوزه آموزش
• 85. ترنسفورمر در حوزه حقوق
• 86. ترنسفورمر در حوزه خودروسازی
• 87. ترنسفورمر در حوزه رباتیک
• 88. ترنسفورمر و اخلاق در هوش مصنوعی
• 89. مسئولیت‌پذیری در ترنسفورمرها
• 90. شفافیت در معماری‌های ترنسفورمر
• 91. ملاحظات امنیتی در ترنسفورمرها
• 92. آموزش مدل‌های ترنسفورمر
• 93. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
• 94. ارزیابی مدل‌های ترنسفورمر
• 95. چالش‌های آینده ترنسفورمرها
• 96. ترنسفورمرهای سبک‌تر
• 97. ترنسفورمرهای کارآمدتر
• 98. ترنسفورمرهای قابل تفسیرتر
• 99. ترنسفورمرهای مقیاس‌پذیرتر
• 100. ترنسفورمرهای متمرکز بر داده