هندسة Transformer: أساسيات الكود والرياضيات

يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديث بشكل كبير على هندسة Transformer، ولكن آلياته الداخلية غالبًا ما تبدو كصندوق أسود. تزيل هذه الدورة الغموض عن المفاهيم الأساسية. من خلال التركيز فقط على الكود والرياضيات الأساسية، ستقوم ببناء نموذج توليدي وظيفي وكامل من الألف إلى الياء، مما يمنحك فهمًا عميقًا وعمليًا لكيفية بناء وتدريب هذه الأنظمة القوية. ماذا ستتعلم: * فهم الغرض والبنية لآلية الانتباه متعدد الرؤوس المقنّع (masked multi-head attention) والترميز الموضعي (positional encoding). * تطبيق المسار الكامل، بدءًا من ترميز المدخلات (input tokenization) وإنشاء المفردات وصولًا إلى عملية توليد النص النهائية. * بناء كتلة Transformer متعددة الطبقات بالكامل، ودمج شبكات التغذية الأمامية (feed-forward networks) وطبقات التسوية (normalization layers). * تطبيق تقنيات التحسين الأساسية ودوال الخسارة (loss functions) اللازمة لتدريب الشبكات العصبية الكبيرة بفعالية. * التدرب على تصحيح الأخطاء (debugging) والتكرار على مكونات النموذج الخاص بك لضمان نتائج توليد نص مستقرة ومتماسكة. تبدأ الدورة بالمفاهيم التأسيسية والمتطلبات الرياضية المسبقة قبل الانتقال إلى التطبيق العملي لكل مكون معماري. ستقوم تدريجيًا بترميز هيكل النموذج بالكامل وتختتم بمراحل التدريب والتوليد. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين في التعلم العميق (deep learning) أو البرمجة الذين يرغبون في فهم الآليات التأسيسية للنماذج التوليدية. لا تتطلب خبرة سابقة في هياكل الشبكات العصبية المعقدة، بل مجرد إلمام أساسي بالبرمجة. ابدأ رحلتك نحو إتقان الهندسة المعمارية التي تشغل الذكاء الاصطناعي الحديث.