مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر Generative AI در پایتون

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک اصول مدل‌های ترنسفورمر generative AI
• تمایز قائل شدن بین مدل‌های ترنسفورمر و شبکه‌های عصبی سنتی
• شناخت کاربردهای کلیدی مدل‌های ترنسفورمر در NLP و فراتر از آن
• درک معماری مدل‌های ترنسفورمر، شامل انکودرها و دیکودرها 
• پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر و کاربردهای آن‌ها در پایتون
• آماده‌سازی داده‌ و آموزش مؤثر مدل‌های ترنسفورمر
• ارزیابی و تحلیل عملکرد مدل ترنسفورمر
• ساخت برنامه‌های کاربردی مانند طبقه‌بندی متن، ترجمه زبان و پاسخ‌دهی به سوالات با استفاده از ترنسفورمرها
• تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر پیش‌آموزش‌دیده برای تسک های خاص
• بررسی مدل‌های پیشرفته مانند BERT و GPT برای موارد استفاده عملی

پیش‌نیازهای دوره

• درک مقدماتی از برنامه‌نویسی پایتون
• علاقه به مفاهیم اساسی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• تمایل به یادگیری و بررسی عمیق مدل‌های ترنسفورمر
• دسترسی به کامپیوتر با اتصال اینترنت

توضیحات دوره

به دوره «مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر generative AI در پایتون» خوش آمدید؛ دوره‌ای جامع که برای هدایت فراگیران از مبانی تا کاربردهای پیشرفته مدل‌های ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی (NLP) طراحی شده است. چه دانشمند داده باشید، چه توسعه‌دهنده نرم‌افزار، علاقه‌مند به هوش مصنوعی یا دانشجو، این دوره دانش ضروری و مهارت‌های عملی لازم برای موفقیت در دنیای هوش مصنوعی مدرن را فراهم می‌کند.

چرا یادگیری مدل‌های ترنسفورمر؟ مدل‌های ترنسفورمر با توانایی مدیریت کارآمدتر تسک های پیچیده زبانی نسبت به شبکه‌های عصبی سنتی، انقلابی در زمینه NLP و هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند. این مدل‌ها ستون فقرات برنامه‌های پیشرفته‌ای مانند طبقه‌بندی متن، ترجمه زبان و سیستم‌های پاسخ‌دهی به سوالات را تشکیل می‌دهند. با تسلط بر مدل‌های ترنسفورمر، فرد برای مقابله با چالش‌های دنیای واقعی و مشارکت در پیشرفت‌های پیشرو هوش مصنوعی مجهز خواهد شد.

آنچه خواهید آموخت:

• درک مدل‌های ترنسفورمر: دوره با اصول اولیه آغاز می‌شود و درکی جامع از چیستی مدل‌های ترنسفورمر، تفاوت آن‌ها با شبکه‌های عصبی سنتی و اهمیت آن‌ها در چشم‌انداز هوش مصنوعی امروزی ارائه می‌دهد.
• بررسی عمیق معماری ترنسفورمر: بررسی اجزای مدل‌های ترنسفورمر، شامل انکودر، دیکودر و مکانیزم‌های توجه. یادگیری اینکه چگونه توجه خودکار و کدگذاری موقعیتی نقشی حیاتی در پردازش و درک زبان ایفا می‌کنند.
• پیاده‌سازی ترنسفورمرها در پایتون: کسب تجربه عملی با کتابخانه‌های پایتون، PyTorch و SKLearn. دنبال کردن دستورالعمل‌های گام‌به‌گام برای ساخت، آموزش و ارزیابی مدل‌های ترنسفورمر
• کاربردهای NLP: به‌کارگیری آموخته‌ها در تسک های دنیای واقعی. پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر برای طبقه‌بندی متن، ترجمه زبان و پاسخ‌دهی به سوالات. یادگیری چگونگی پیش‌پردازش داده‌، آماده‌سازی مجموعه داده‌ و تنظیم دقیق مدل‌ها برای عملکرد بهینه
• مباحث پیشرفته و تنظیم دقیق: بررسی عمیق مفاهیم پیشرفته مانند تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده، بررسی BERT و GPT و درک بهترین شیوه ها برای ارتقای عملکرد مدل

نکات برجسته دوره:

• رویکرد مناسب برای مبتدیان: بدون نیاز به پیش‌نیازهای پیشرفته. درک اولیه از پایتون و مفاهیم یادگیری ماشین برای شروع کافی است.
• مثال‌های عملی: هر ماژول شامل مثال‌های عملی و کاربردهای دنیای واقعی است که فرآیند یادگیری را تعاملی و مرتبط می‌سازد.
• پروژه‌های عملی: کار بر روی پروژه‌های عملی که درک مطلب را تقویت کرده و تجربه‌ای کاربردی در ساخت و به‌کارگیری مدل‌های ترنسفورمر ارائه می‌دهد.
• راهنمایی تخصصی: یادگیری از یک متخصص صنعت که توضیحات شفاف، نکات ارزشمند و منابع مفیدی برای کمک به موفقیت ارائه می‌دهد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان داده و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین که به دنبال درک مدل‌های ترنسفورمر هستند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و مهندسانی که قصد دارند تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی را در پروژه‌های خود به کار گیرند.
• پژوهشگران و دانشجویان هوش مصنوعی که هدفشان بررسی تکنیک‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی است.
• متخصصان حوزه تحلیل داده و هوش مصنوعی که می‌خواهند مهارت‌های خود را با مدل‌های مدرن ترنسفورمر ارتقا دهند.
• مبتدیانی که درک اولیه‌ای از پایتون و مفاهیم یادگیری ماشین دارند و مشتاق یادگیری فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی هستند.