دوره ترنسفورمرها: اصول، معماری و کاربردها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ترنسفورمرها: اصول، معماری و کاربردها

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. مفهوم ترنسفورمرها و جایگاه آن‌ها در یادگیری عمیق
• 3. تاریخچه و سیر تحول مدل‌های ترنسفورمر
• 4. نکات کلیدی معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه
• 5. مکانیزم توجه خودی (Self-Attention)
• 6. محاسبه وزن‌های توجه
• 7. لایه توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 8. کاربرد توجه چندسر در مدل ترنسفورمر
• 9. نمایش موقعیتی (Positional Encoding)
• 10. اهمیت نمایش موقعیتی در ترنسفورمرها
• 11. روش‌های مختلف نمایش موقعیتی
• 12. مدل ترنسفورمر: ساختار کلی
• 13. رمزگذار (Encoder) در ترنسفورمر
• 14. رمزگشا (Decoder) در ترنسفورمر
• 15. بلوک‌های سازنده رمزگذار
• 16. بلوک‌های سازنده رمزگشا
• 17. لایه نرمال‌سازی (Layer Normalization)
• 18. نقش نرمال‌سازی در پایداری آموزش
• 19. تابع فعال‌سازی ReLU و مشتقات آن
• 20. تفاوت‌های معماری رمزگذار و رمزگشا
• 21. لایه خروجی و تابع Softmax
• 22. تابع هزینه (Loss Function) در ترنسفورمرها
• 23. بهینه‌سازی مدل ترنسفورمر
• 24. الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Adam، SGD)
• 25. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 26. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 27. روش‌های تنظیم ابرپارامترها
• 28. مشکلات رایج در آموزش ترنسفورمرها
• 29. بیش‌برازش (Overfitting) و راه‌های مقابله
• 30. کم‌برازش (Underfitting) و راه‌های مقابله
• 31. تنظیم‌گری (Regularization) در ترنسفورمرها
• 32. تنظیم‌گری L1 و L2
• 33. انسداد (Dropout) و کاربرد آن
• 34. روش‌های ارزیابی مدل ترنسفورمر
• 35. معیارهای ارزیابی متداول (Perplexity، BLEU)
• 36. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 37. ترجمه ماشینی با ترنسفورمرها
• 38. تولید متن با ترنسفورمرها
• 39. خلاصه‌سازی متن با ترنسفورمرها
• 40. پاسخ به پرسش با ترنسفورمرها
• 41. تحلیل احساسات با ترنسفورمرها
• 42. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 43. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 44. معماری‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای LLMs
• 45. مدل‌های Encoder-only (مانند BERT)
• 46. مدل‌های Decoder-only (مانند GPT)
• 47. مدل‌های Encoder-Decoder (مانند T5)
• 48. مفاهیم پیشرفته در معماری ترنسفورمر
• 49. ترنسفورمرهای کارآمد (Efficient Transformers)
• 50. ترنسفورمرهای خطی (Linear Transformers)
• 51. ترنسفورمرهای مبتنی بر توجه پراکنده (Sparse Attention)
• 52. ترنسفورمرهای مبتنی بر حافظه (Memory-Augmented Transformers)
• 53. کاربرد ترنسفورمرها در بینایی ماشین
• 54. طبقه‌بندی تصاویر با ترنسفورمرها
• 55. تشخیص اشیاء با ترنسفورمرها
• 56. تقسیم‌بندی تصاویر با ترنسفورمرها
• 57. تولید تصویر با ترنسفورمرها (مانند DALL-E)
• 58. مفاهیم مرتبط با مدل‌های مولد
• 59. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و ترنسفورمرها
• 60. محدودیت‌ها و چالش‌های ترنسفورمرها
• 61. مقیاس‌پذیری و هزینه‌های محاسباتی
• 62. سوگیری (Bias) در مدل‌های ترنسفورمر
• 63. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های ترنسفورمر
• 64. روش‌های تفسیر مدل‌های ترنسفورمر
• 65. کاربردهای نوین ترنسفورمرها
• 66. ترنسفورمرها در بیوانفورماتیک
• 67. ترنسفورمرها در پردازش سیگنال
• 68. ترنسفورمرها در سیستم‌های توصیه‌گر
• 69. ترنسفورمرها در رباتیک
• 70. ترنسفورمرها در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 71. ملاحظات اخلاقی در توسعه ترنسفورمرها
• 72. مسئولیت‌پذیری در طراحی مدل‌های هوش مصنوعی
• 73. اهمیت داده‌های آموزشی با کیفیت و بی‌طرف
• 74. مقابله با تولید محتوای گمراه‌کننده
• 75. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 76. طراحی مدل‌های پایدار و قابل اعتماد
• 77. پروتکل‌های امنیتی در مدل‌های ترنسفورمر
• 78. مقاومت در برابر حملات تخاصمی
• 79. روش‌های اعتبارسنجی و آزمایش مدل‌ها
• 80. اهمیت مستندسازی در توسعه مدل‌ها
• 81. استفاده از چارچوب‌های استاندارد (مانند TensorFlow، PyTorch)
• 82. آموزش مدل‌های ترنسفورمر از ابتدا
• 83. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 84. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در مسائل خاص
• 85. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با ترنسفورمرها
• 86. معرفی مدل‌های معروف ترنسفورمر (BERT، GPT-3، T5)
• 87. مقایسه ویژگی‌های مدل‌های ترنسفورمر
• 88. انتخاب معماری مناسب برای کاربردهای مختلف
• 89. نکات عملی در پیاده‌سازی ترنسفورمرها
• 90. مدیریت منابع محاسباتی
• 91. نکات پیشرفته در بهینه‌سازی
• 92. تکنیک‌های حذف نویز در داده‌ها
• 93. پیش‌پردازش داده‌ها برای ترنسفورمرها
• 94. بازنمایی توکن‌ها (Tokenization)
• 95. مفاهیم مرتبط با واژگان (Vocabulary)
• 96. مدیریت واژگان بزرگ
• 97. آموزش مدل‌های چندزبانه
• 98. ترنسفورمرها و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 99. کاربرد ترنسفورمرها در بازی‌ها
• 100. آینده ترنسفورمرها و مسیر پیش رو