معالجة اللغة الطبيعية باستخدام الانتباه (Attention) والمحولات (Transformers)

تعتمد معالجة اللغة الطبيعية الحديثة بشكل كبير على آليات الانتباه (attention mechanisms) لفهم سياق اللغة البشرية. إذا كنت ترغب في تجاوز معالجة النصوص الأساسية وبناء أنظمة تستوعب حقًا العلاقات بين التسلسل والتسلسل (sequence-to-sequence)، فإن إتقان Transformers هو الخطوة التالية الأساسية. في هذه الدورة، ستنتقل من نماذج التسلسل التأسيسية إلى البنى المتقدمة القائمة على الانتباه (attention-based architectures). من خلال قراءة الشروحات الواضحة والممارسة باستخدام مقتطفات التعليمات البرمجية خطوة بخطوة، ستتعلم كيفية تصميم وتكوين وتطبيق نماذج قوية مثل BERT و T5 لحل مهام اللغة المعقدة في العالم الحقيقي. ما ستتعلمه: - فهم الرياضيات الأساسية والميكانيكا الكامنة وراء آليات الانتباه (attention mechanisms) وبنى المشفر والمفكك (encoder-decoder architectures). - بناء نموذج قائم على Transformer لأداء مهام تلخيص النصوص. - تطبيق النماذج المدربة مسبقًا مثل BERT و T5 لمعالجة سيناريوهات الإجابة على الأسئلة المعقدة. - تكوين نماذج التسلسل إلى التسلسل (sequence-to-sequence) لترجمة النصوص بين لغات مختلفة. - استكشاف أنماط التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) الحديثة وكيف يتوسع الانتباه (attention) ليشمل نماذج اللغة الكبيرة. ستبدأ بالتعريفات الأساسية للانتباه (attention) قبل استكشاف الانتباه الذاتي (self-attention)، والانتباه متعدد الرؤوس (multi-head attention)، وبنية Transformer. ومن هناك، ترشدك المادة إلى تطبيقات عملية لترجمة اللغة، وتلخيص النصوص، والتعلم بالنقل (transfer learning) باستخدام أحدث النماذج. تم تصميم هذه الدورة لعلماء البيانات الطموحين، وعشاق الذكاء الاصطناعي، ومطوري البرمجيات الجدد في نماذج الانتباه (attention models) والذين يريدون مقدمة واضحة وموجهة لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) الحديثة دون متطلبات مسبقة معقدة. ابدأ القراءة اليوم لفتح إمكانات نماذج اللغة القائمة على Transformer.