دوره آموزش شبکه‌های ترنسفورمر برای درک بهتر زبان همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش شبکه‌های ترنسفورمر برای درک بهتر زبان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. آشنایی با مدل‌های زبانی سنتی
• 4. محدودیت‌های مدل‌های زبانی سنتی
• 5. معرفی معماری ترنسفورمر
• 6. تاریخچه و تکامل ترنسفورمرها
• 7. اجزای اصلی معماری ترنسفورمر
• 8. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 9. توجه خودی (Self-Attention)
• 10. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 11. رمزگذار (Encoder) در ترنسفورمر
• 12. رمزگشا (Decoder) در ترنسفورمر
• 13. لایه موقعیت‌یابی (Positional Encoding)
• 14. ورودی و خروجی ترنسفورمر
• 15. تابع فعال‌سازی در ترنسفورمر
• 16. ساختارهای لایه‌ای در ترنسفورمر
• 17. آموزش ترنسفورمر: پیش‌نمونه‌سازی (Pre-training)
• 18. داده‌های مورد استفاده در پیش‌نمونه‌سازی
• 19. اهداف پیش‌نمونه‌سازی
• 20. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (مانند BERT)
• 21. معماری BERT
• 22. نحوه آموزش BERT
• 23. کاربردهای BERT در NLP
• 24. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (مانند GPT)
• 25. معماری GPT
• 26. نحوه آموزش GPT
• 27. کاربردهای GPT در NLP
• 28. تنظیم دقیق (Fine-tuning) ترنسفورمرها
• 29. روش‌های تنظیم دقیق
• 30. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 31. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوال
• 32. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 33. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 34. تنظیم دقیق برای تولید متن
• 35. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 36. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
• 37. تنظیم دقیق برای استنتاج زبان طبیعی (NLI)
• 38. روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 39. اهمیت انتقال یادگیری در NLP
• 40. کاربرد ترنسفورمرها در ترجمه ماشینی
• 41. معماری ترنسفورمر برای ترجمه ماشینی
• 42. متریک‌های ارزیابی ترجمه ماشینی
• 43. ترنسفورمرها در خلاصه‌سازی متن
• 44. انواع خلاصه‌سازی (استخراجی و انتزاعی)
• 45. معماری ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی
• 46. متریک‌های ارزیابی خلاصه‌سازی
• 47. کاربرد ترنسفورمرها در تولید متن
• 48. تولید متن خلاقانه
• 49. تولید متن داستانی
• 50. تولید محتوای آموزشی
• 51. تولید شعر و ترانه
• 52. تولید پاسخ‌های مکالمه‌ای
• 53. ترنسفورمرها در پاسخ به سوال
• 54. انواع سوالات و چالش‌ها
• 55. معماری ترنسفورمر برای پاسخ به سوال
• 56. مجموعه داده‌های پرسش و پاسخ
• 57. ترنسفورمرها در درک مطلب
• 58. ارزیابی درک مطلب با ترنسفورمرها
• 59. ترنسفورمرها و تشخیص احساسات
• 60. تحلیل احساسات در متن
• 61. کاربرد در کسب‌وکار و بازاریابی
• 62. ترنسفورمرها در تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 63. شناسایی افراد، مکان‌ها و سازمان‌ها
• 64. کاربرد در استخراج اطلاعات
• 65. ترنسفورمرها و استنتاج زبان طبیعی (NLI)
• 66. ارتباط بین جملات
• 67. کاربرد در سیستم‌های پرسش و پاسخ پیشرفته
• 68. ترنسفورمرها در مدل‌سازی زبان
• 69. تخمین احتمال توالی کلمات
• 70. کاربرد در اصلاح غلط‌های املایی و نگارشی
• 71. ترنسفورمرها و مفاهیم اخلاقی در هوش مصنوعی
• 72. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 73. روش‌های کاهش سوگیری
• 74. حفظ حریم خصوصی در NLP
• 75. کاربرد ترنسفورمرها در حوزه‌های تخصصی
• 76. ترنسفورمرها در پردازش اسناد حقوقی
• 77. ترنسفورمرها در پردازش متون پزشکی
• 78. ترنسفورمرها در پردازش داده‌های مالی
• 79. ترنسفورمرها در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 80. ترنسفورمرها در توسعه چت‌بات‌های پیشرفته
• 81. ترنسفورمرها و یادگیری تقویتی
• 82. ترکیب ترنسفورمر با یادگیری تقویتی
• 83. کاربرد در رباتیک و تعامل انسان و ماشین
• 84. محدودیت‌های ترنسفورمرها
• 85. هزینه محاسباتی بالا
• 86. نیاز به داده‌های زیاد
• 87. تفسیرپذیری مدل‌ها
• 88. مسائل مربوط به حافظه بلندمدت
• 89. آینده ترنسفورمرها و NLP
• 90. معماری‌های جدید و بهبود یافته
• 91. کاربرد در درک زبان طبیعی پیچیده
• 92. ترنسفورمرها و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 93. مسائل مربوط به توسعه پایدار در NLP
• 94. جمع‌بندی و نگاه به آینده
• 95. ملاحظات شرعی و قانونی در کاربرد NLP
• 96. کاربرد NLP در نظام آموزشی کشور
• 97. توسعه ابزارهای NLP بومی
• 98. نقش ترنسفورمرها در خودکفایی فناورانه
• 99. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری NLP
• 100. نگاهی به چارچوب‌های اخلاقی در ایران