دوره شبکه‌های عصبی ترانسفورمر برای استنباط علّی در متن و زبان طبیعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبکه‌های عصبی ترانسفورمر برای استنباط علّی در متن و زبان طبیعی

موضوع کلی: روش‌های پیشرفته در استنباط علّی

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر شبکه‌های عصبی ترانسفورمر
• 2. معماری ترانسفورمر: مکانیزم توجه
• 3. توجه خودی در ترانسفورمر
• 4. توجه متقابل در ترانسفورمر
• 5. رمزگذار ترانسفورمر
• 6. رمزگشا ترانسفورمر
• 7. نقش یادگیری عمیق در NLP
• 8. مبانی استنباط علّی
• 9. انواع روابط علّی
• 10. مدل‌های کلاسیک استنباط علّی
• 11. ترانسفورمرها برای مدل‌سازی زبان
• 12. ترانسفورمرها برای درک مطلب
• 13. ترانسفورمرها برای ترجمه ماشینی
• 14. استنباط علّی از طریق تحلیل متن
• 15. شناسایی علائم علّی در زبان
• 16. رویکردهای مبتنی برقواعد برای علیت
• 17. رویکردهای آماری برای علیت
• 18. رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین برای علیت
• 19. چالش‌های استنباط علّی
• 20. داده‌های برچسب‌گذاری شده برای علیت
• 21. تولید داده‌های مصنوعی برای علیت
• 22. ارزیابی مدل‌های استنباط علّی
• 23. معیارهای دقت در استنباط علّی
• 24. تحلیل حساسیت در مدل‌های علّی
• 25. پیش‌پردازش متن برای ترانسفورمرها
• 26. کدگذاری کلمات و توکن‌سازی
• 27. تعبیه کلمات و بردارهای معنایی
• 28. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (BERT, GPT)
• 29. تنظیم دقیق ترانسفورمرها برای وظایف خاص
• 30. آموزش ترانسفورمرها بر روی مجموعه داده‌های علّی
• 31. تنظیم دقیق ترانسفورمرها برای استنباط علّی
• 32. معماری‌های ترانسفورمر اصلاح شده برای علیت
• 33. توجه مکانی برای علیت
• 34. توجه زمانی برای علیت
• 35. ترانسفورمرها با حافظه طولانی
• 36. مدل‌های گراف عصبی با ترانسفورمرها
• 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنال با ترانسفورمرها
• 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی با ترانسفورمرها
• 39. تحلیل روایت علّی
• 40. استنباط علّی در داده‌های سری زمانی
• 41. استنباط علّی در مقالات علمی
• 42. استنباط علّی در شبکه‌های اجتماعی
• 43. استنباط علّی در گزارش‌های پزشکی
• 44. استنباط علّی در تحلیل اخبار
• 45. استنباط علّی در داستان‌سرایی
• 46. استنباط علّی در مکالمات
• 47. مدل‌سازی علیت با استفاده از گراف‌های دانش
• 48. ادغام اطلاعات خارجی در ترانسفورمرها
• 49. استنباط علّی از طریق استدلال
• 50. پیاده‌سازی ترانسفورمرها با PyTorch
• 51. پیاده‌سازی ترانسفورمرها با TensorFlow
• 52. کتابخانه‌های NLP مرتبط با ترانسفورمرها
• 53. تنظیم پارامترهای مدل ترانسفورمر
• 54. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های ترانسفورمر
• 55. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
• 56. تکنیک‌های تنظیم (Regularization)
• 57. انتخاب نرخ یادگیری مناسب
• 58. مدیریت منابع محاسباتی
• 59. مقایسه ترانسفورمرها با مدل‌های دیگر
• 60. مزایای ترانسفورمرها در استنباط علّی
• 61. معایب ترانسفورمرها در استنباط علّی
• 62. محدودیت‌های داده‌ای و علیت
• 63. پیامدهای اجتماعی استنباط علّی
• 64. اخلاق در هوش مصنوعی و علیت
• 65. مسائل حریم خصوصی در تحلیل علّی
• 66. شفافیت در مدل‌های علّی
• 67. قابلیت تفسیر در ترانسفورمرها
• 68. تجسم سازی نتایج استنباط علّی
• 69. نمایش روابط علّی
• 70. تحلیل گراف‌های علّی
• 71. ارزیابی انسانی مدل‌های علّی
• 72. کاربرد در تصمیم‌گیری خودکار
• 73. کاربرد در توصیه‌های شخصی‌سازی شده
• 74. کاربرد در تشخیص پزشکی
• 75. کاربرد در پیش‌بینی بازار
• 76. کاربرد در رباتیک
• 77. کاربرد در بازیابی اطلاعات
• 78. کاربرد در تشخیص تقلب
• 79. کاربرد در تحلیل رفتار کاربر
• 80. کاربرد در درک حقوقی
• 81. کاربرد در تحلیل اقتصادی
• 82. استنباط علّی در زبان‌های مختلف
• 83. ترانسفورمرها برای زبان فارسی
• 84. چالش‌های زبان فارسی در استنباط علّی
• 85. منابع داده برای زبان فارسی
• 86. پیش‌پردازش متن فارسی
• 87. توکن‌سازی در فارسی
• 88. تعبیه کلمات در فارسی
• 89. ترانسفورمرهای از پیش آموزش‌دیده برای فارسی
• 90. تنظیم دقیق ترانسفورمرها برای فارسی
• 91. مجموعه داده‌های علّی فارسی
• 92. پیاده‌سازی مدل‌های علّی با ترانسفورمر برای فارسی
• 93. ارزیابی مدل‌های علّی فارسی
• 94. تحلیل نتایج مدل‌های علّی فارسی
• 95. مقایسه با رویکردهای موجود برای فارسی
• 96. کارهای آتی در استنباط علّی با ترانسفورمرها
• 97. توسعه معماری‌های جدید
• 98. بهبود روش‌های ارزیابی
• 99. کشف روابط علّی پیچیده‌تر
• 100. کاربرد در زمینه‌های جدید