أسس التعلم العميق: آليات الاهتمام والمحولات

يعتمد الذكاء الاصطناعي الحديث على بنية المحولات، ولكن فهم كيفية معالجة هذه النماذج للمعلومات يمكن أن يشعر بالضغط. هذه الدورة النصية تزيل الغموض عن العمليات الداخلية لآليات الاهتمام والمحولات، وتفكك المفاهيم الرياضية المعقدة إلى شروح واضحة وسهلة القراءة وتنفيذ شفرات منظمة. ستتحول من فهم الشبكات العصبية الأساسية إلى العمل بثقة مع نماذج التسلسل المتطورة. ما ستتعلمه: فهم الميكانيكا الأساسية للاهتمام الذاتي والاهتمام المتعدد الرؤوس؛ تنفيذ وحدات المحولات من الصفر باستخدام PyTorch و fastai؛ تطبيق تقنيات التحسين الحديثة وتدفقات العمل التدريبية على مهام التسلسل إلى التسلسل؛ ممارسة قنوات إعداد الرموز والبيانات لمعالجة اللغة الطبيعية؛ تشكيل أقنعة الاهتمام والتشفير الموضعي للتعامل مع البيانات المتتالية. تبدأ الدورة بتعاريف أساسية وسياق تاريخي قبل إرشادك خطوة بخطوة من خلال بناء وتدريب وتحسين بنيات المحولات. مصممة خصيصًا للمبرمجين ومحبي البيانات الجدد للتعلم العميق، لا تتطلب هذه الدورات سوى المعرفة الأساسية للغة بايثون ولا تحتاج إلى خبرة سابقة في التعلم الآلي. ابدأ القراءه اليوم لفتح ميكانيكا الذكاء الصناعي الحديث.