لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش معماریهای ترنسفورمر و مدلهای چندوجهی (Multimodal)
- آخرین آپدیت
دانلود Transformer Architectures and Multimodal Models
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
این دوره به بررسی بنیادها و تکامل معماریهای مدرن ترنسفورمر میپردازد و شما را از مدلهای متوالی اولیه تا سیستمهای پیشرفته چندوجهی که پیشران پیشرفتهای امروز هوش مصنوعی هستند، همراهی میکند. این دوره با ترکیب عمق مفهومی و نمایشهای عملی، سفری ساختاریافته در مکانیزمهای توجه (Attention)، طراحی ترنسفورمر، نوآوریهای بهرهوری و استراتژیهای آموزش در مقیاس بزرگ ارائه میدهد.
شما با درک شبکههای عصبی بازگشتی (RNNs)، LSTMها و GRUها شروع خواهید کرد و نقاط قوت و محدودیتهای آنها را در مدلسازی دادههای متوالی بررسی میکنید. سپس به سراغ مکانیزمهای توجه و توجه چندسره (Multi-head Attention) خواهید رفت تا کشف کنید ترنسفورمرها چگونه بر چالشهای دیرینه مانند محو شدن گرادیان (Vanishing Gradients) و مدلسازی وابستگیهای طولانیمدت غلبه کردند. با پیشرفت در دوره، درک عمیقی از معماریهای رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)، تکنیکهای کدگذاری موقعیتی مانند تعبیه سینوسی و RoPE، و نوآوریهای بهرهوری مانند Flash Attention، GQA و Mixture of Experts (MoE) به دست خواهید آورد.
سپس دوره به یادگیری چندوجهی و سیستمهای مبتنی بر شباهت گسترش مییابد. شما ترنسفورمرهای بینایی (ViTs)، تکنیکهای تراز کردن تعبیه (Embedding Alignment)، یادگیری مقابلهای (Contrastive Learning) و استراتژیهای آموزش توزیعشده در مقیاس بزرگ را بررسی خواهید کرد. از طریق دموها و تحلیلها، خواهید دید که سیستمهای ترنسفورمر مدرن چگونه در عین حفظ عملکرد و بهرهوری حافظه، با مجموعهدادههای عظیم مقیاسپذیر میشوند.
در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:
•محدودیتهای مدلهای متوالی سنتی مبتنی بر RNN و نحوه رفع آنها توسط مکانیزمهای توجه را توضیح دهید.
•توجه چندسره و معماریهای رمزگذار-رمزگشای ترنسفورمر را پیادهسازی و تحلیل کنید.
•استراتژیهای کدگذاری موقعیتی را مقایسه کرده و تأثیر آنها را بر تعمیمپذیری مدل درک کنید.
•تکنیکهای بهرهوری مانند Flash Attention، GQA و MoE را برای مقیاسبندی ترنسفورمرها ارزیابی کنید.
•ترنسفورمرهای بینایی و یادگیری نمایش چندوجهی را درک کنید.
•مفاهیم یادگیری شباهت را با استفاده از تعبیهها و معیارهای فاصله به کار ببرید.
•سیستمهای آموزش ترنسفورمر مقیاسپذیر را با استفاده از استراتژیهای توزیعشده و بهینهسازی حافظه طراحی کنید.
•سیستمهای مبتنی بر ترنسفورمر را برای کاربردهای واقعی NLP و سیستمهای چندوجهی معماری کنید.
این دوره برای مهندسان هوش مصنوعی، متخصصان یادگیری ماشین، پژوهشگران و دانشجویان پیشرفتهای که به دنبال درکی دقیق از سیستمهای ترنسفورمر (فراتر از استفادههای سطحی) هستند، ایدهآل است. آشنایی پایهای با پایتون و شبکههای عصبی ساده توصیه میشود.
به ما بپیوندید تا در معماریهای ترنسفورمر تخصص یابید، هوش چندوجهی را کشف کنید و عمق فنی لازم برای درک و مقیاسبندی مدلهایی که هوش مصنوعی مدرن را شکل میدهند، کسب کنید.
سرفصل ها و درس ها
مدلهای متوالی و مبانی توجه
Sequence Models and Attention Foundations
معرفی تخصص
Specialization Introduction
معرفی دوره
Course Introduction
شبکههای عصبی بازگشتی و پسانتشار (Backpropagation)
Recurrent Neural Networks and Backpropagation
دمو: گذر پیشرو در RNNها
Demonstration: Forward Pass in RNNs
دمو: نمایش محو شدن گرادیان در RNN
Demonstration: Vanishing Gradient Illustration in RNN
LSTM و GRU: معماریهای گیتدار
LSTM and GRU: Gated Architectures
دمو: شبکههای LSTM برای مدلسازی متوالی
Demonstration: LSTM Networks for Sequence Modeling
دمو: مدلسازی متوالی مبتنی بر GRU
Demonstration: GRU Based Sequence Modeling
توضیح توجه به خود (Self Attention) و توجه چندسره
Self-Attention and Multi-Head Attention Explained
دمو: توجه چندسره در ترنسفورمر
Demonstration: Multi-Head Attention in Transformer
نمایش نظرات