اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آینده NLU: درک عمیق‌تر، تعامل انسانی‌تر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آینده NLU: درک عمیق‌تر، تعامل انسانی‌تر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: فهم زبان طبیعی (Natural Language Understanding - NLU)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLU)
• 2. تاریخچه و تحولات NLU
• 3. کاربردهای NLU در دنیای امروز
• 4. مفاهیم پایه در NLU: کلمات، جملات و معنا
• 5. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 6. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی
• 7. تجزیه و تحلیل صرفی (Part-of-Speech Tagging)
• 8. تجزیه و تحلیل نحوی (Syntactic Parsing)
• 9. انواع تجزیه و تحلیل نحوی: وابستگی و ساخت درختی
• 10. شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)
• 11. دسته‌بندی متن (Text Classification)
• 12. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 13. استخراج رابطه (Relation Extraction)
• 14. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
• 15. مدل‌های زبانی آماری (Statistical Language Models)
• 16. مدل‌های زبانی مبتنی بر N-gram
• 17. اصول یادگیری ماشین در NLU
• 18. یادگیری نظارت شده برای NLU
• 19. یادگیری بدون نظارت برای NLU
• 20. یادگیری نیمه‌نظارت شده برای NLU
• 21. الگوریتم‌های دسته‌بندی متن: Naive Bayes
• 22. الگوریتم‌های دسته‌بندی متن: Support Vector Machines (SVM)
• 23. الگوریتم‌های دسته‌بندی متن: درخت‌های تصمیم
• 24. شبکه‌های عصبی برای NLU
• 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
• 26. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت و بلند مدت (LSTM)
• 27. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت و بلند مدت (GRU)
• 28. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks - CNN) برای متن
• 29. روش‌های نمایش کلمات: Word Embeddings
• 30. Word2Vec و GloVe
• 31. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 32. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 33. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs)
• 34. معماری ترنسفورمر
• 35. پیش‌پردازش متن برای LLMs
• 36. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 37. تولید متن با LLMs
• 38. خلاصه‌سازی متن با LLMs
• 39. ترجمه ماشینی با LLMs
• 40. پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 41. چالش‌های NLU برای زبان فارسی
• 42. منابع داده و مجموعه داده‌های فارسی
• 43. ابزارهای NLU برای زبان فارسی
• 44. توسعه مدل‌های NLU بومی
• 45. کاربرد NLU در خدمات دولتی و سازمانی
• 46. سامانه‌های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
• 47. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 48. ربات‌های گفتگو (Chatbots) و دستیارهای مجازی
• 49. طراحی و پیاده‌سازی ربات‌های گفتگو
• 50. مدیریت مکالمه در ربات‌های گفتگو
• 51. ارزیابی عملکرد ربات‌های گفتگو
• 52. NLU در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 53. شناسایی اخبار جعلی (Fake News Detection)
• 54. تحلیل گفتمان و استنباط معنایی
• 55. NLU در حوزه حقوق و قضایی
• 56. تحلیل اسناد حقوقی
• 57. کمک به پژوهشگران و حقوقدانان
• 58. NLU در حوزه سلامت و پزشکی
• 59. تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 60. کمک به تشخیص و درمان
• 61. NLU در حوزه آموزش و پژوهش
• 62. ابزارهای آموزشی هوشمند
• 63. کمک به تولید محتوای آموزشی
• 64. اخلاق در NLU
• 65. سوگیری در مدل‌های NLU
• 66. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در NLU
• 67. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 68. آینده NLU: روندهای نوظهور
• 69. NLU چندوجهی (Multimodal NLU)
• 70. NLU قابل تفسیر (Interpretable NLU)
• 71. NLU با یادگیری مداوم (Continual Learning)
• 72. NLU برای زبان‌های کم‌منبع
• 73. تکنیک‌های پیشرفته در NLU
• 74. یادگیری تقویتی در NLU
• 75. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLU
• 76. مدل‌های گراف دانش (Knowledge Graph Embeddings)
• 77. پردازش زبان طبیعی در محیط‌های ابری
• 78. امنیت در پردازش زبان طبیعی
• 79. نکات حقوقی در استفاده از داده‌های متنی
• 80. مدیریت ریسک در پروژه‌های NLU
• 81. استانداردهای داده در NLU
• 82. مقررات حفاظت از داده‌ها
• 83. کاربرد NLU در سازمان‌های دولتی ایران
• 84. نقش NLU در تحقق دولت الکترونیک
• 85. اولویت‌های پژوهشی NLU در ایران
• 86. همکاری‌های بین‌المللی در NLU
• 87. چالش‌های فرهنگی در NLU
• 88. اهمیت بومی‌سازی فناوری‌های NLU
• 89. فرهنگ‌سازی استفاده از NLU
• 90. آینده شغلی متخصصان NLU
• 91. آموزش و تربیت نیروی متخصص NLU
• 92. مسیر شغلی در حوزه NLU
• 93. مهارت‌های لازم برای متخصصان NLU
• 94. توسعه پایدار با NLU
• 95. نقش NLU در تحقق اهداف توسعه پایدار
• 96. مسئولیت اجتماعی در NLU
• 97. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده NLU