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

  • دمو: تحلیل مشارکت هدها (Head Contribution) Demonstration : Head Contribution Analysis

معماری‌های کامل ترنسفورمر Complete Transformer Architectures

  • معماری رمزگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder) Encoder and Decoder Architecture

  • دمو: گذر پیشرو در رمزگذارهای ترنسفورمر: مبانی توجه Demonstration: Encoder Forward Pass in Transformer Encoders: Attention Foundations

  • دمو: گذر پیشرو در رمزگذارهای ترنسفورمر: پشته رمزگذار Demonstration: Encoder Forward Pass in Transformer Encoders: Encoder Stack

  • دمو: رمزگشایی خودبازگشتی در رمزگشاهای ترنسفورمر: اجزای اصلی Demonstration: Autoregressive Decoding in Transformer Decoders: Core Components

  • دمو: رمزگشایی خودبازگشتی در رمزگشاهای ترنسفورمر: تولید خودبازگشتی Demonstration: Autoregressive Decoding in Transformer Decoders: Autoregressive Generation

  • کدگذاری‌های سینوسی و RoPE Sinusoidal and RoPE Encodings

  • دمو: پیاده‌سازی RoPE Demonstration: RoPE Implementation

  • دمو: مقایسه کدگذاری: مکانیزم کدگذاری موقعیتی Demonstration: Encoding Comparison: Positional Encoding Mechanism

  • دمو: مقایسه کدگذاری: تحلیل تأثیر کدگذاری Demonstration: Encoding Comparison: Encoding Impact Analysis

  • Flash Attention، GQA و MoE Flash Attention GQA and MoE

  • دمو: توجه بهینه از نظر حافظه: خط پایه توجه استاندارد Demonstration: Memory Efficient Attention: Standard Attention Baseline

  • دمو: توجه بهینه از نظر حافظه: توجه بهینه‌شده Demonstration: Memory Efficient Attention: Optimized Attention

  • دمو: بصری‌سازی مسیریابی خبره: مسیریابی توکن به خبره Demonstration: Expert Routing Visualization: Token to Expert Routing

  • دمو: بصری‌سازی مسیریابی خبره: ظرفیت و توازن بار Demonstration: Expert Routing Visualization: Capacity and Load Balancing

مدل‌های چندوجهی و مبتنی بر شباهت Multimodal and Similarity-Based Models

  • ترنسفورمرهای بینایی و یادگیری چندوجهی Vision Transformers and Multimodal Learning

  • دمو: تراز کردن تعبیه تصویر و متن: محاسبه شباهت Demonstration: Image and Text Embedding Alignment: Similarity Computation

  • دمو: تراز کردن تعبیه تصویر و متن: بصری‌سازی بازیابی Demonstration: Image and Text Embedding Alignment: Retrieval Visualization

  • دمو: تحلیل نمایش چندوجهی: ارزیابی شباهت Demonstration: Multimodal Representation Analysis: Similarity Evaluation

  • دمو: تحلیل نمایش چندوجهی: هندسه نمایش Demonstration: Multimodal Representation Analysis: Representation Geometry

  • تعبیه‌های متنی و یادگیری شباهت Text Embeddings and Similarity Learning

  • دمو: شباهت معنایی متن: محاسبه و تحلیل نقشه گرمایی Demonstration: Semantic Text Similarity: Computation and Heatmap Analysis

  • دمو: شباهت معنایی متن: هندسه فضای تعبیه Demonstration: Semantic Text Similarity: Embedding Space Geometry

  • دمو: معیارهای فاصله تعبیه: مبانی شباهت Demonstration: Embedding Distance Metrics: Similarity Foundations

  • دمو: معیارهای فاصله تعبیه: بصری‌سازی و تحلیل رتبه‌بندی Demonstration: Embedding Distance Metrics: Visualizing and Ranking Analysis

  • آموزش توزیع‌شده ترنسفورمر Distributed Transformer Training

  • دمو: تنظیمات آموزش مدل‌های بزرگ: تنظیمات معماری Demonstration: Large Model Training Setup: Architecture Setup

  • دمو: تنظیمات آموزش مدل‌های بزرگ: آموزش و بهینه‌سازی Demonstration: Large Model Training Setup: Training and Optimisation

  • دمو: بهینه‌سازی مصرف حافظه: تنظیمات مدل Demonstration: Memory Usage Optimization: Model Setup

  • دمو: بهینه‌سازی مصرف حافظه: بنچ‌مارک و مقایسه Demonstration: Memory Usage Optimization: Benchmark and Comparison

جمع‌بندی دوره Course Wrap-Up

  • خلاصه دوره Course Summary

نمایش نظرات

آموزش معماری‌های ترنسفورمر و مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
جزییات دوره
11h 12m
41
(آخرین آپدیت)
155
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده