Transformers Neural Networks Foundation

  • Mohamed Essam
  • محترف
  • 22-06-2024
  • 1029

يستهدف هذا الكورس الأفراد الراغبين في تعلم مفهوم الـTransformers، وهي هيكلية شبكات عصبية حديثة غيرت شكل معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب. يتناول الكورس مواضيع مثل طبقات التضمين، الترميز الوضعي، آلية الانتباه Attention، والانتباه المتعدد الرؤوس وغيرها. ستتعلم كيفية تنفيذ الـTransformers بدايةً من الصفر باستخدام PyTorch، وكيفية بناء البيانات والمفردات الخاصة بك، وتدريب وتحقق النماذج الخاصة بك.

مستخرجات التعلم

  • فهم مفهوم الـTransformers في التعلم العميق.
  • التعرف على طبقات التضمين والترميز الوضعي.
  • تطبيق آلية الانتباه والانتباه المتعدد الرؤوس.
  • بناء وتنفيذ Transformers من الصفر باستخدام PyTorch.
  • إنشاء البيانات والمفردات الخاصة بك.
  • تدريب وتحقق النماذج الخاصة بك.
  • استخدام Transformers في معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب.

الأسئلة الشائعة

Transformers هي بنية شبكات عصبية حديثة تُستخدم في معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب، تعتمد بشكل أساسي على آلية الانتباه.

نعم، الكورس مصمم للمبتدئين والمتوسطين الذين يرغبون في تعلم مفهوم الـTransformers وتطبيقاتها.

نعم، يحتوي الكورس على تمارين عملية تساعد المتعلمين على تطبيق المفاهيم التي تم تعلمها في كل درس.

يستخدم الكورس مكتبة PyTorch لبناء وتنفيذ نماذج Transformers.

نعم، ستتعلم كيفية بناء Transformers من الصفر باستخدام PyTorch، بما في ذلك بناء البيانات والمفردات وتدريب النماذج.

نعم، يتضمن الكورس دروسًا مخصصة لشرح آلية الانتباه والانتباه المتعدد الرؤوس.

نعم، يمكنك الوصول إلى الدروس وملفات التمارين في أي وقت يناسبك بعد التسجيل في الكورس.

مع منصة الكامب، ستحصل على متابعة شخصية من مستشار تدريبي مخصص لك، بالإضافة إلى جلسات تفاعلية يومية، وورش عمل أسبوعية، ودعم مستمر من مدربين خبراء، مما يضمن تقدمك وتحقيق أهدافك التعليمية بكفاءة.

نعم، مع منصة الكامب، ستحصل على متابعة شخصية من مستشار تدريبي مخصص لك، بالإضافة إلى جلسات تفاعلية يومية، وورش عمل أسبوعية، ودعم مستمر من مدربين خبراء، مما يضمن تقدمك وتحقيق أهدافك التعليمية بكفاءة.

المشروع النهائي في الكورس يتضمن بناء وتنفيذ نموذج Transformers من الصفر باستخدام PyTorch، واستخدامه في تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب.

المحتوي

Introduction to Transformers
1.Introduction to Transformers

درس


2.Embedding Layer

درس


3.Transformers: Positional Encoding

درس


Quiz 1

تمرين


Encoder and Decoder
4.The Attention Mechanism

درس


5.Multi Head Attention

درس


6.Add , Norm Layer and Skip Connection

درس


7.Decoder

درس


Quiz 2

تمرين


Implementing Transformers From Scratch
8.Reading Data

درس


9.Building Datasets and Vocab

درس


10.Creating Pytorch Dataset and DataLoader

درس


11.Multi-head Attention

درس


12.Building The Encoder

درس


13.Building The Decoder

درس


14.Building Model

درس


15.Building Train and Valid functions

درس


16.Helper Functions

درس


17.Evaluation

درس


مشروع


18.Outro

درس


ابدا رحلتك


تتضمن هذه الدورة
  • درس 18
  • المدة 2 ساعة
  • المستوى محترف
  • تاريخ التحديث 22-06-2024
  • شهادة نعم

فقط ب 33 دولار/شهريا تدفع سنويا أحصل على مسار تعليمي و مستشار تدريبي و مدرب شخصي.