نماذج المحولات (Transformers) ونموذج BERT

تقدم Google Cloud هذه الدورة التعليمية المتميزة التي تهدف إلى تعريف المتعلمين بأحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP). تركز هذه الدورة بشكل أساسي على فهم بنية المحولات (Transformer) التي أحدثت ثورة في عالم تعلم الآلة، وكيف تم استخدامها لبناء نموذج التشفير ثنائي الاتجاه (BERT). من خلال هذه الدورة، ستكتشف كيف تختلف بنية Transformer عن النماذج التقليدية للشبكات العصبية المتكررة، وما يجعلها أكثر كفاءة وفعالية في معالجة السياق النصي الطويل. سيتعمق المتعلمون في فهم آلية الانتباه الذاتي (Self-Attention) التي تعتبر العمود الفقري لعمل هذه النماذج الحديثة. كما ستتعلم خطوة بخطوة كيفية تطوير نموذج BERT باستخدام هذه البنية المبتكرة ليصبح أحد أقوى النماذج اللغوية المتاحة اليوم. بالإضافة إلى الجانب النظري، توفر الدورة تطبيقات عملية حول كيفية استخدام نموذج BERT لحل مجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغات الطبيعية، مثل تحليل المشاعر، والإجابة على الأسئلة، وتصنيف النصوص. سواء كنت مطور برامج أو باحثاً في علوم البيانات، فإن هذه الدورة ستزودك بالمعرفة الأساسية والأدوات اللازمة للاستفادة من هذه التقنيات المتقدمة في مشاريعك. انضم إلينا الآن واستفد من هذه الفرصة المجانية لتطوير مهاراتك.

• فهم المكونات الرئيسية لبنية المحولات (Transformer)
• تعلم كيفية بناء نموذج BERT باستخدام بنية المحولات
• استخدام نموذج BERT لحل مختلف مهام معالجة اللغات الطبيعية (NLP)

• Prior hands-on experience with the core concepts covered in this course
• Comfort applying the main tools or methods independently