اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربرد عملی یادگیری نیمه نظارت شده در افزایش دقت مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد عملی یادگیری نیمه نظارت شده در افزایش دقت مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-Supervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه نظارت شده
• 2. مبانی یادگیری نظارت شده
• 3. کاربرد داده‌های برچسب‌دار در آموزش مدل‌ها
• 4. چالش‌های داده‌های برچسب‌دار کم
• 5. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
• 6. کاربرد داده‌های بدون برچسب
• 7. مروری بر تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 8. تکنیک‌های خوشه‌بندی در یادگیری بدون نظارت
• 9. یادگیری نیمه نظارت شده: پل بین دو رویکرد
• 10. اهداف و مزایای یادگیری نیمه نظارت شده
• 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 12. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 13. مدل‌های آماری زبان
• 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
• 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای مدل‌های زبانی
• 16. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM)
• 17. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت طولانی (GRU)
• 18. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 19. معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه
• 20. مدل‌های زبانی از پیش آموزش دیده (Pre-trained Language Models)
• 21. BERT: معرفی و معماری
• 22. GPT: معرفی و معماری
• 23. کاربرد مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 24. تحلیل احساسات با استفاده از مدل‌های زبانی
• 25. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی
• 26. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی
• 27. پاسخگویی به سوالات با مدل‌های زبانی
• 28. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 29. مدل‌های زبانی و افزایش دقت در وظایف NLP
• 30. نیاز به داده‌های برچسب‌دار در وظایف NLP
• 31. محدودیت‌های داده‌های برچسب‌دار در NLP
• 32. روش‌های تولید داده‌های برچسب‌دار (Manual Labeling)
• 33. هزینه و زمان‌بر بودن تولید داده‌های برچسب‌دار
• 34. راهکارهای افزایش دقت مدل‌های زبانی با داده‌های کم
• 35. یادگیری نیمه نظارت شده در مدل‌های زبانی
• 36. استراتژی‌های یادگیری نیمه نظارت شده
• 37. یادگیری خودآموز (Self-training)
• 38. اعتماد به پیش‌بینی‌ها در خودآموز
• 39. انتخاب داده‌های با اطمینان بالا برای برچسب‌گذاری
• 40. تکرار فرآیند خودآموز
• 41. یادگیری نیمه نظارت شده مبتنی بر هم‌ترازی (Co-training)
• 42. استفاده از دو دیدگاه مستقل از داده‌ها
• 43. نظارت متقابل بین مدل‌ها
• 44. یادگیری نیمه نظارت شده مبتنی بر میانجی‌گری (Semi-supervised Learning with Mediators)
• 45. استفاده از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب به صورت همزمان
• 46. مدل‌های مبتنی بر گراف (Graph-based Semi-supervised Learning)
• 47. ساخت گراف از داده‌ها
• 48. انتشار برچسب‌ها در گراف
• 49. مدل‌های مبتنی بر نمونه‌سازی (Instance-based Semi-supervised Learning)
• 50. استفاده از شباهت بین نمونه‌ها
• 51. یادگیری نیمه نظارت شده در مدل‌های ترنسفورمر
• 52. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی از پیش آموزش دیده
• 53. استفاده از داده‌های برچسب‌دار کم برای تنظیم دقیق
• 54. روش‌های پیشرفته تنظیم دقیق
• 55. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های بدون برچسب
• 56. تکنیک‌های تولید داده‌های مصنوعی (Data Augmentation)
• 57. افزایش تنوع داده‌ها بدون تغییر معنا
• 58. ترجمه ماشینی برای افزایش داده
• 59. جایگزینی کلمات (Word Replacement)
• 60. حذف کلمات (Word Deletion)
• 61. درج کلمات (Word Insertion)
• 62. تکنیک‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی برای تولید داده
• 63. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید جملات مشابه
• 64. ارزیابی مدل‌های زبانی با استفاده از معیارهای استاندارد
• 65. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)، F1-score
• 66. معیارهای ارزیابی برای وظایف خاص NLP
• 67. ارزیابی در وظایف تولید متن
• 68. چالش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 69. کاربرد عملی یادگیری نیمه نظارت شده در افزایش دقت مدل‌های زبانی
• 70. مطالعه موردی: تحلیل احساسات با داده‌های کم
• 71. مطالعه موردی: خلاصه‌سازی متن با داده‌های کم
• 72. مطالعه موردی: ترجمه ماشینی با داده‌های کم
• 73. مطالعه موردی: پاسخگویی به سوالات با داده‌های کم
• 74. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 75. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 76. کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 77. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌های زبانی
• 78. امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 79. آینده یادگیری نیمه نظارت شده در مدل‌های زبانی
• 80. پیشرفت‌های آینده در تکنیک‌های یادگیری نیمه نظارت شده
• 81. نقش داده‌های بدون برچسب در آینده NLP
• 82. کاربردهای جدید مدل‌های زبانی با دقت بالا
• 83. توسعه مدل‌های زبانی کارآمدتر