سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مکانیزم توجه و کاهش پیچیدگی محاسباتی

کتاب مکانیزم توجه و کاهش پیچیدگی محاسباتی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مکانیزم توجه و کاهش پیچیدگی محاسباتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مکانیزم توجه (Attention Mechanism)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مکانیزم توجه در یادگیری عمیق
  • 2. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 3. محدودیت‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 4. مفهوم توجه و انگیزه برای توسعه آن
  • 5. انواع مکانیزم‌های توجه: خود-توجه (Self-Attention)
  • 6. انواع مکانیزم‌های توجه: توجه متقاطع (Cross-Attention)
  • 7. معماری ترنسفورمر: نمای کلی
  • 8. لایه انکودر در ترنسفورمر
  • 9. لایه دیکودر در ترنسفورمر
  • 10. مکانیزم توجه چند-سر (Multi-Head Attention)
  • 11. محاسبه امتیازات توجه (Attention Scores)
  • 12. نرمال‌سازی امتیازات توجه (Softmax)
  • 13. محاسبه مقادیر وزنی (Weighted Values)
  • 14. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی توجه
  • 15. توجه اسپارس (Sparse Attention)
  • 16. توجه خطی (Linear Attention)
  • 17. توجه مبتنی بر پنجره (Windowed Attention)
  • 18. توجه مبتنی بر محلی‌سازی (Local Attention)
  • 19. توجه مبتنی بر گرادیان (Gradient-based Attention)
  • 20. توجه مبتنی بر جداسازی (Factorized Attention)
  • 21. توجه مبتنی بر تکرار (Recurrent Attention)
  • 22. توجه مبتنی بر تلافقی (Convolutional Attention)
  • 23. توجه مبتنی بر گراف (Graph Attention)
  • 24. کاربردهای مکانیزم توجه در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 25. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
  • 26. ترنسفورمر برای ترجمه ماشینی
  • 27. ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی متن
  • 28. ترنسفورمر برای پرسش و پاسخ
  • 29. ترنسفورمر برای تحلیل احساسات
  • 30. ترنسفورمر برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 31. ترنسفورمر برای برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
  • 32. کاربردهای مکانیزم توجه در بینایی ماشین
  • 33. ترنسفورمر برای طبقه‌بندی تصویر
  • 34. ترنسفورمر برای تشخیص اشیاء
  • 35. ترنسفورمر برای تقسیم‌بندی تصویر (Segmentation)
  • 36. ترنسفورمر برای تولید تصویر
  • 37. ترنسفورمر برای بازسازی تصویر
  • 38. ترنسفورمر برای دنباله تصاویر (Video)
  • 39. کاربردهای مکانیزم توجه در حوزه‌های دیگر
  • 40. یادگیری تقویتی و مکانیزم توجه
  • 41. سیستم‌های توصیه‌گر و مکانیزم توجه
  • 42. پردازش سیگنال و مکانیزم توجه
  • 43. زیست‌شناسی محاسباتی و مکانیزم توجه
  • 44. تحلیل داده‌های سری زمانی با توجه
  • 45. مدل‌های مولد و مکانیزم توجه
  • 46. کاهش ابعاد با استفاده از مکانیزم توجه
  • 47. یادگیری نمایش (Representation Learning) با توجه
  • 48. مفاهیم پیشرفته در مکانیزم توجه
  • 49. توجه قابل تفسیر (Interpretable Attention)
  • 50. توجه عمیق (Deep Attention)
  • 51. توجه سلسله‌مراتبی (Hierarchical Attention)
  • 52. توجه پویا (Dynamic Attention)
  • 53. توجه خود-تنظیم‌شونده (Self-Regulating Attention)
  • 54. توجه حافظه‌دار (Memory-Augmented Attention)
  • 55. توجه برای داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 56. توجه در شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 57. توجه در شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 58. توجه در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 59. بهینه‌سازی مکانیزم توجه
  • 60. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) برای توجه
  • 61. تکنیک‌های هرس (Pruning) برای توجه
  • 62. معماری‌های سبک‌تر توجه
  • 63. مطالعه موردی: مدل BERT
  • 64. معماری و آموزش BERT
  • 65. کاربردهای BERT
  • 66. مطالعه موردی: مدل GPT
  • 67. معماری و آموزش GPT
  • 68. کاربردهای GPT
  • 69. مقایسه مدل‌های مبتنی بر توجه
  • 70. چالش‌های فعلی در مکانیزم توجه
  • 71. آینده تحقیقات در مکانیزم توجه
  • 72. کاربرد مکانیزم توجه در داده‌های فارسی
  • 73. تکنیک‌های پردازش متن فارسی برای مدل‌های توجه
  • 74. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های توجه
  • 75. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 76. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های توجه
  • 77. شفافیت در مکانیزم توجه
  • 78. مقایسه با مکانیزم‌های سنتی در NLP
  • 79. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های توجه
  • 80. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 81. ارزیابی مدل‌های مبتنی بر توجه
  • 82. معیارهای ارزیابی در NLP
  • 83. معیارهای ارزیابی در بینایی ماشین
  • 84. میکرو-انالیز (Micro-analysis) مکانیزم توجه
  • 85. طراحی آزمایش برای درک توجه
  • 86. فریم‌ورک‌های پیاده‌سازی مکانیزم توجه
  • 87. کتابخانه‌های محبوب (TensorFlow, PyTorch)
  • 88. پیاده‌سازی سفارشی مکانیزم توجه
  • 89. بهبود عملکرد با تکنیک‌های توجه
  • 90. مدل‌سازی زبان‌های چندگانه با توجه
  • 91. ترجمه ماشینی عصبی با توجه
  • 92. تولید متن خلاقانه با توجه
  • 93. پردازش زبان طبیعی در سیستم‌های هوشمند
  • 94. کاربرد توجه در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 95. کاربرد توجه در تحلیل داده‌های مالی
  • 96. کاربرد توجه در سیستم‌های امنیتی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.