کتاب صوتی مکانیزم توجه در شبکه‌های عصبی عمیق (Attention Mechanism)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مکانیزم توجه در شبکه‌های عصبی عمیق (Attention Mechanism)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. یادگیری تحت نظارت
• 5. یادگیری بدون نظارت
• 6. یادگیری تقویتی
• 7. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 8. مبانی پرسپترون
• 9. توابع فعال‌سازی
• 10. پس‌انتشار خطا
• 11. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
• 12. گرادیان کاهشی
• 13. بهینه‌سازهای پیشرفته
• 14. رگولاریزاسیون
• 15. کاهش بیش‌برازش
• 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 17. معماری CNN
• 18. لایه‌های کانولوشن
• 19. لایه‌های پولینگ
• 20. کاربردهای CNN
• 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 22. مبانی RNN
• 23. حافظه کوتاه‌مدت (LSTM)
• 24. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 25. کاربردهای RNN
• 26. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 27. مدل‌های زبانی
• 28. نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 29. Word2Vec
• 30. GloVe
• 31. شبکه‌های عصبی برای NLP
• 32. مقدمه‌ای بر مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 33. انگیزه مکانیزم توجه
• 34. نحوه عملکرد مکانیزم توجه
• 35. انواع مکانیزم توجه
• 36. توجه خودی (Self-Attention)
• 37. مکانیزم توجه در مدل‌های ترنسفورمر
• 38. معماری ترنسفورمر
• 39. لایه‌های انکودر و دیکودر
• 40. کاربردهای ترنسفورمر در NLP
• 41. ترجمه ماشینی با ترنسفورمر
• 42. خلاصه‌سازی متن با ترنسفورمر
• 43. تحلیل احساسات با ترنسفورمر
• 44. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 45. معماری ترنسفورمر پیشرفته
• 46. آموزش مدل‌های ترنسفورمر
• 47. تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر
• 48. چالش‌های LLMs
• 49. اخلاق در هوش مصنوعی
• 50. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 51. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 52. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل
• 53. کاربردهای مکانیزم توجه در بینایی ماشین
• 54. تشخیص اشیاء با مکانیزم توجه
• 55. تقسیم‌بندی تصاویر با مکانیزم توجه
• 56. تولید تصویر با مکانیزم توجه
• 57. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 58. مبانی GANs
• 59. کاربرد GANs در تولید محتوا
• 60. مکانیزم توجه در GANs
• 61. یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی
• 62. کاربرد توجه در پیش‌بینی سری زمانی
• 63. یادگیری عمیق برای گراف‌ها
• 64. مکانیزم توجه در شبکه‌های گراف
• 65. کاربردهای مکانیزم توجه در سیستم‌های توصیه‌گر
• 66. بهبود سیستم‌های توصیه‌گر با توجه
• 67. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
• 68. مکانیزم توجه در یادگیری تقویتی
• 69. کاربرد توجه در رباتیک
• 70. بهینه‌سازی مدل‌های مکانیزم توجه
• 71. اندازه‌گیری عملکرد مدل‌های توجه
• 72. ارزیابی مدل‌های ترنسفورمر
• 73. ملاحظات پیاده‌سازی مکانیزم توجه
• 74. پیاده‌سازی با کتابخانه‌های یادگیری عمیق
• 75. نکات پیشرفته در مکانیزم توجه
• 76. آینده مکانیزم توجه
• 77. مسائل حقوقی و شرعی در هوش مصنوعی
• 78. تدوین چارچوب‌های اخلاقی برای توسعه هوش مصنوعی
• 79. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 80. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
• 81. چالش‌های پیاده‌سازی مکانیزم توجه در مقیاس بزرگ
• 82. کاربرد توجه در پردازش صدا
• 83. تشخیص گفتار با مکانیزم توجه
• 84. تولید صدا با مکانیزم توجه
• 85. مکانیزم توجه در تحلیل داده‌های پزشکی
• 86. تشخیص بیماری با مکانیزم توجه
• 87. تحلیل تصاویر پزشکی با مکانیزم توجه
• 88. تولید گزارش‌های پزشکی با هوش مصنوعی
• 89. کاربرد توجه در آموزش و پرورش
• 90. شخصی‌سازی فرآیندهای یادگیری
• 91. تولید محتوای آموزشی هوشمند
• 92. مکانیزم توجه در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 93. تحلیل رفتار کاربران
• 94. پیش‌بینی روندها
• 95. ملاحظات فرهنگی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 96. تطبیق مدل‌ها با فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 97. نقش فقها و متخصصان دینی در نظارت بر هوش مصنوعی
• 98. چارچوب‌های فقهی برای کاربرد هوش مصنوعی
• 99. ملاحظات شرعی در استفاده از داده‌ها
• 100. تکنیک‌های مدل‌سازی پیشرفته