دوره ترجمه ماشینی عصبی با Hugging Face Transformers همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ترجمه ماشینی عصبی با Hugging Face Transformers

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی عصبی
• 2. معماری‌های ترانسفورمر: یک مرور کلی
• 3. Hugging Face Transformers: معرفی و نصب
• 4. بارگیری مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 5. پایه‌ریزی داده‌ها برای آموزش مدل
• 6. توکنایزرها و Vocabulary
• 7. آماده‌سازی داده‌های متنی برای مدل‌های ترانسفورمر
• 8. ساخت یک Pipeline ترجمه ساده
• 9. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای ترجمه
• 10. Fine-tuning مدل‌های ترانسفورمر برای وظایف ترجمه
• 11. تنظیم Hyperparameters برای بهبود عملکرد
• 12. معرفی Datasetها در Hugging Face
• 13. Load و Process کردن Datasetهای ترجمه
• 14. ایجاد Dataset سفارشی برای ترجمه
• 15. استفاده از Trainer API برای آموزش مدل
• 16. ارزیابی مدل ترجمه ماشینی
• 17. معیارهای ارزیابی: BLEU, ROUGE, METEOR
• 18. تفسیر نتایج ارزیابی
• 19. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در ترجمه ماشینی
• 20. استفاده از Attention Mechanism در مدل‌های ترانسفورمر
• 21. کاوش در لایه‌های Embedding
• 22. درک مفهوم Self-Attention
• 23. استفاده از Multi-Head Attention
• 24. بررسی معماری Encoder-Decoder در ترانسفورمرها
• 25. پیاده‌سازی Encoder-Decoder سفارشی
• 26. استفاده از Beam Search برای تولید ترجمه
• 27. کنترل طول ترجمه
• 28. استفاده از Length Penalty در Beam Search
• 29. بررسی مدل‌های مبتنی بر Sequence-to-Sequence
• 30. مدل‌های Transformer-based
• 31. مقایسه مدل‌های مختلف ترجمه ماشینی
• 32. ترجمه ماشینی با استفاده از مدل‌های چندزبانه
• 33. استفاده از مدل‌های mT5 و MarianMT
• 34. ترجمه ماشینی Zero-Shot
• 35. آشنایی با مفهوم Transfer Learning
• 36. استفاده از Transfer Learning در ترجمه ماشینی
• 37. بهینه‌سازی حافظه هنگام کار با مدل‌های بزرگ
• 38. Quantization مدل‌های ترانسفورمر
• 39. Distillation مدل‌های ترانسفورمر
• 40. استقرار مدل ترجمه ماشینی
• 41. استفاده از Flask برای ساخت API ترجمه
• 42. استفاده از Docker برای Containerize کردن مدل
• 43. استفاده از Hugging Face Inference API
• 44. ترجمه ماشینی Real-time
• 45. نکات و ترفندهای Debugging مدل‌های ترجمه
• 46. رفع مشکلات رایج در آموزش مدل
• 47. Monitoring و Logging مدل ترجمه
• 48. مقایسه مدل‌های مختلف ترانسفورمر (BERT, RoBERTa, XLM-RoBERTa)
• 49. استفاده از مدل‌های ترانسفورمر برای ترجمه زبان‌های با منابع کم
• 50. کار با زبان‌های Right-to-Left (RTL)
• 51. ترجمه ماشینی برای حوزه‌های خاص (Domain Adaptation)
• 52. ترجمه ماشینی و اخلاق: Bias و Fairness
• 53. آینده ترجمه ماشینی عصبی