آموزش جامع معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق و مدل‌های Transformer حضوری 2025

آموزش جامع معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق و مدل‌های Transformer دوره حضوری 2025

این دوره معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق و مدل‌های Transformer به شما کمک می‌کند تا با جدیدترین مدل‌های زبانی بزرگ آشنا شوید و بتوانید آن‌ها را برای حل مسائل پیچیده در پردازش زبان طبیعی و تولید متن پیاده‌سازی کنید. با تمرکز بر پروژه‌های عملی و استفاده از ابزارهای پیشرفته، شما می‌توانید به یک متخصص در زمینه مدل‌های Transformer تبدیل شوید و در پروژه‌های پیچیده هوش مصنوعی فعالیت کنید.

دانشگاه متاورس تمامی دوره‌های آموزشی در حوزه علوم کامپیوتری را ارائه می‌دهد. برای مشاهده این دوره‌ها بر روی لینک کلیک کنید.

ویژگی‌های دوره:

• آموزش جامع و کاربردی معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق و مدل‌های Transformer برای پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• مناسب برای متخصصین هوش مصنوعی، برنامه‌ نویسان و دانشجویان علوم داده که قصد دارند در حوزه یادگیری عمیق و مدل‌های Transformer تخصص پیدا کنند
• آموزش مبانی و نحوه کارکرد مدل‌های پیشرفته مانند BERT، GPT، و Transformer و استفاده از آن‌ها برای حل مسائل پیچیده
• پروژه‌محور با تمرکز بر پیاده‌سازی پروژه‌های عملی در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP)، ترجمه ماشینی، و تولید متن
• استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های پیشرفته مانند Hugging Face Transformers، TensorFlow و PyTorch برای پیاده‌سازی و Fine-Tuning مدل‌ها
• آشنایی با تکنیک‌های بهینه‌سازی و یادگیری توزیعی برای اجرای مدل‌های بزرگ مقیاس

پیش‌نیازهای آموزش جامع معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق و مدل‌های Transformer:

• آشنایی با Python و برنامه‌ نویسی پایه
• آشنایی با مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• آشنایی مقدماتی با پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین

برنامه‌ریزی زمانی دوره:

• مدت زمان آموزش: ۲ روز در هفته، هر روز ۳ ساعت
• مدت کل دوره: ۶ هفته
• کل ساعت آموزش: ۳۶ ساعت
• هزینه هر ساعت: ۲۵۰,۰۰۰ تومان
• هزینه کل دوره: ۹,۰۰۰,۰۰۰ تومان

سرفصل‌های دوره آموزش جامع معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق و مدل‌های Transformer :

در ادامه سرفصل‌های این دوره را به طور جامع معرفی می‌کنیم. همراه ما باشید:

هفته اول: معرفی مدل‌های Transformer و نحوه کارکرد آن‌ها

جلسه اول (۳ ساعت):

• معرفی مدل‌های Transformer و نحوه کارکرد آن‌ها در پردازش زبان طبیعی
• بررسی ساختار Attention و Self-Attention در مدل‌های Transformer
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل ساده Transformer با استفاده از TensorFlow

جلسه دوم (۳ ساعت):

• بررسی مدل‌های Transformer معروف مانند BERT و GPT
• آشنایی با کاربردهای BERT و GPT در NLP
• پروژه عملی: پیاده‌سازی مدل BERT برای طبقه‌بندی متن با استفاده از کتابخانه Hugging Face

هفته دوم: مدل BERT و کاربردهای آن

جلسه سوم (۳ ساعت):

• آشنایی با ساختار مدل BERT و نحوه استفاده از آن برای حل مسائل مختلف در NLP
• آموزش Fine-Tuning مدل BERT برای کاربردهای مختلف مانند تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متن
• پروژه عملی: Fine-Tuning مدل BERT برای طبقه‌بندی داده‌های متنی در یک پروژه واقعی

جلسه چهارم (۳ ساعت):

• بررسی قابلیت‌های مدل BERT برای وظایف NLP مانند Named Entity Recognition (NER) و سوال و جواب (Question Answering)
• پروژه عملی: پیاده‌سازی NER با استفاده از BERT و ارزیابی عملکرد مدل

هفته سوم آموزش جامع معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق و مدل‌های Transformer: مدل GPT و کاربردهای آن در تولید متن

جلسه پنجم (۳ ساعت):

• آشنایی با مدل GPT و کاربردهای آن در تولید متن و مکالمات
• بررسی تفاوت‌ها بین GPT و BERT و موارد استفاده هر کدام
• پروژه عملی: پیاده‌سازی GPT برای تولید خودکار متن با استفاده از PyTorch

جلسه ششم (۳ ساعت):

• استفاده از GPT برای مکالمات هوشمند و تولید محتوای متنی پیچیده
• بررسی چالش‌ها و تکنیک‌های بهبود کیفیت متن تولیدی توسط مدل GPT
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک سیستم تولید متن هوشمند با استفاده از GPT

هفته چهارم: مدل‌های پیشرفته و بهینه‌سازی Transformerها

جلسه هفتم (۳ ساعت):

• بررسی مدل‌های پیشرفته‌تر مانند RoBERTa، XLNet، و T5
• پیاده‌سازی مدل‌های جدیدتر برای حل مسائل پیچیده‌تر در NLP
• پروژه عملی: پیاده‌سازی RoBERTa برای تحلیل متون در یک پروژه واقعی

جلسه هشتم (۳ ساعت):

• استفاده از مدل T5 برای وظایف چندگانه (Multitask Learning) مانند ترجمه ماشینی و خلاصه‌سازی متن
• بررسی نحوه آموزش مدل‌های T5 و استفاده از آن‌ها در محیط‌های چندوظیفه‌ای
• پروژه عملی: پیاده‌سازی مدل T5 برای خلاصه‌سازی خودکار متون

هفته پنجم: بهینه‌سازی و یادگیری توزیعی در مدل‌های Transformer

جلسه نهم (۳ ساعت):

• استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی مانند Gradient Accumulation و Mixed Precision برای بهبود کارایی مدل‌های بزرگ
• بررسی نحوه مدیریت حافظه و استفاده از تکنیک‌های جدید برای اجرای مدل‌های بزرگ‌تر
• پروژه عملی: بهینه‌سازی مدل BERT برای اجرا در محیط‌های کم‌منابع

جلسه دهم (۳ ساعت):

• معرفی یادگیری توزیعی (Distributed Learning) برای اجرای مدل‌های بزرگ در چندین ماشین
• استفاده از TensorFlow و PyTorch برای یادگیری توزیعی و اجرای مدل‌های بزرگ
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یادگیری توزیعی برای یک مدل Transformer در محیط کلاستر

هفته ششم: پروژه نهایی و جمع‌بندی دوره

جلسه یازدهم (۳ ساعت):

• انتخاب پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک مدل Transformer برای یک کاربرد واقعی در NLP
• راهنمایی در انتخاب و اجرای پروژه با استفاده از مدل‌های پیشرفته Transformer
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل Transformer برای حل یک مسئله پیچیده مانند ترجمه ماشینی یا تولید متن

جلسه دوازدهم (۳ ساعت):

• ارائه پروژه‌های نهایی توسط شرکت‌کنندگان
• بررسی نتایج و جمع‌بندی دوره
• مرور بهترین روش‌ها برای ادامه یادگیری و توسعه تخصص در زمینه مدل‌های Transformer و یادگیری عمیق

ویژگی‌های جدید آموزش جامع معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق و مدل‌های Transformer:

• استفاده از مدل‌های پیشرفته مانند BERT، GPT، و T5: پیاده‌سازی و بهینه‌سازی جدیدترین مدل‌های Transformer برای حل مسائل پیچیده
• تمرکز بر Fine-Tuning و یادگیری توزیعی: آموزش تکنیک‌های بهینه‌سازی و اجرای مدل‌های بزرگ در محیط‌های توزیعی و کم‌منابع
• کاربردهای عملی در NLP و تولید متن: پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی برای پردازش زبان طبیعی و تولید خودکار متن