کتاب راهنمای جامع شبکه‌های عصبی ترنسفورمر

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 راهنمای جامع شبکه‌های عصبی ترنسفورمر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 3. معماری پایه ترنسفورمر: لایه‌های انکودر و دیکودر
  • 4. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در ترنسفورمرها
  • 5. خود-توجهی (Self-Attention) و نحوه عملکرد آن
  • 6. توجه چند-سر (Multi-Head Attention)
  • 7. رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
  • 8. لایه نرمال‌سازی (Layer Normalization) و اتصالات باقی‌مانده (Residual Connections)
  • 9. تابع فعال‌سازی ReLU و سایر توابع فعال‌سازی
  • 10. بهینه‌سازها (Optimizers): Adam، SGD و ...
  • 11. توابع زیان (Loss Functions) در شبکه‌های عصبی
  • 12. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های ترنسفورمر
  • 13. توکنیزه کردن (Tokenization) و مفاهیم مرتبط
  • 14. انواع توکنیزرها: WordPiece، BPE، SentencePiece
  • 15. ساخت مجموعه داده‌های آموزشی برای ترنسفورمرها
  • 16. آموزش اولیه مدل ترنسفورمر
  • 17. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 18. ارزیابی مدل‌های ترنسفورمر: معیارهای دقت و کارایی
  • 19. مدل‌های ترنسفورمر از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 20. معرفی مدل BERT
  • 21. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT برای وظایف مختلف
  • 22. کاربردهای BERT در پردازش زبان طبیعی
  • 23. معرفی مدل GPT
  • 24. معماری GPT و تفاوت‌های آن با BERT
  • 25. تنظیم دقیق مدل GPT
  • 26. کاربردهای GPT در تولید متن و زبان
  • 27. مدل‌های ترنسفورمر برای ترجمه ماشینی
  • 28. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 29. مدل‌های ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی متن
  • 30. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 31. مدل‌های ترنسفورمر برای پاسخگویی به سوالات
  • 32. مدل‌های ترنسفورمر برای تحلیل احساسات
  • 33. مدل‌های ترنسفورمر برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 34. مدل‌های ترنسفورمر برای طبقه‌بندی متن
  • 35. مدل‌های ترنسفورمر برای مدل‌سازی زبان (Language Modeling)
  • 36. ترنسفورمرهای کارآمد (Efficient Transformers)
  • 37. ترنسفورمرهای اسپارس (Sparse Transformers)
  • 38. ترنسفورمرهای خطی (Linear Transformers)
  • 39. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در ترنسفورمرها
  • 40. مدل‌های ترنسفورمر چند-زبانه (Multilingual Transformers)
  • 41. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش گفتار
  • 42. ترنسفورمرها برای توصیف تصویر (Image Captioning)
  • 43. ترنسفورمرها برای تولید تصویر (Image Generation)
  • 44. ترنسفورمرها در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 45. ترنسفورمرهای مبتنی بر گراف (Graph Transformers)
  • 46. ترنسفورمرها در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 47. ترنسفورمرها در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 48. ملاحظات اخلاقی در استفاده از ترنسفورمرها
  • 49. سوگیری (Bias) در مدل‌های ترنسفورمر و راهکارهای مقابله
  • 50. شفافیت و تفسیرپذیری (Interpretability) در ترنسفورمرها
  • 51. مسائل امنیتی در مدل‌های ترنسفورمر
  • 52. محدودیت‌های مدل‌های ترنسفورمر
  • 53. آینده تحقیقات در حوزه ترنسفورمرها
  • 54. معرفی کتابخانه‌های پرکاربرد: TensorFlow و PyTorch
  • 55. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 56. مثال‌های عملی با TensorFlow برای ترنسفورمرها
  • 57. مثال‌های عملی با PyTorch برای ترنسفورمرها
  • 58. ساخت یک مدل ترنسفورمر ساده از ابتدا
  • 59. آموزش یک مدل ترنسفورمر برای طبقه‌بندی متن فارسی
  • 60. تنظیم دقیق BERT برای تحلیل احساسات متن فارسی
  • 61. پیاده‌سازی مکانیسم توجه در پایتون
  • 62. پیاده‌سازی خود-توجهی در پایتون
  • 63. پیاده‌سازی لایه نرمال‌سازی در پایتون
  • 64. پیاده‌سازی اتصالات باقی‌مانده در پایتون
  • 65. ساخت انکودر ترنسفورمر
  • 66. ساخت دیکودر ترنسفورمر
  • 67. ساخت مدل کامل ترنسفورمر
  • 68. آموزش مدل ترجمه ماشینی با ترنسفورمر
  • 69. ارزیابی مدل ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
  • 70. ساخت مدل خلاصه‌سازی متن فارسی
  • 71. ارزیابی مدل خلاصه‌سازی متن فارسی
  • 72. ساخت مدل پاسخگویی به سوالات فارسی
  • 73. کاربرد ترنسفورمرها در استخراج اطلاعات
  • 74. پردازش زبان طبیعی در فارسی: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 75. استفاده از ترنسفورمرها برای درک مطلب فارسی
  • 76. تولید متن خلاقانه با مدل‌های ترنسفورمر
  • 77. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و معماری ترنسفورمر
  • 78. مفاهیم پیشرفته در معماری ترنسفورمر
  • 79. انواع معماری‌های نوین ترنسفورمر
  • 80. مقایسه مدل‌های ترنسفورمر مختلف
  • 81. مباحث پیشرفته در پیش‌پردازش داده
  • 82. مباحث پیشرفته در تنظیم دقیق مدل‌ها
  • 83. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای ترنسفورمرها
  • 84. مدیریت حافظه و محاسبات در آموزش ترنسفورمرهای بزرگ
  • 85. استقرار (Deployment) مدل‌های ترنسفورمر
  • 86. نظارت (Monitoring) و به‌روزرسانی مدل‌های ترنسفورمر
  • 87. امنیت داده‌ها در فرآیند آموزش و استقرار
  • 88. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش داده‌های سری زمانی
  • 89. ترنسفورمرها در حوزه بیوانفورماتیک
  • 90. ترنسفورمرها در حوزه حقوق و قضایی
  • 91. ترنسفورمرها در حوزه پزشکی و سلامت
  • 92. اهمیت چارچوب‌های قانونی در توسعه هوش مصنوعی
  • 93. ملاحظات شرعی در پردازش زبان طبیعی
  • 94. اصول اخلاقی در استفاده از فناوری‌های نوین
  • 95. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 96. نقش پژوهشگران و توسعه‌دهندگان در رعایت قوانین
  • 97. آینده پژوهش در هوش مصنوعی و انطباق با قوانین
  • 98. جمع‌بندی و نگاه به آینده

📚 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.