اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جادوی آماده‌سازی متن: کلیدی برای مدل‌های هوش مصنوعی موفق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جادوی آماده‌سازی متن: کلیدی برای مدل‌های هوش مصنوعی موفق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: روش‌های پیش‌پردازش داده‌های متنی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر آماده‌سازی متن برای هوش مصنوعی
• 2. اهمیت آماده‌سازی متن در مدل‌های زبانی
• 3. انواع داده‌های متنی در هوش مصنوعی
• 4. شناخت ساختار متن و عناصر آن
• 5. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و استانداردسازی
• 6. حذف نویز و کاراکترهای اضافی
• 7. نرمال‌سازی متن: تبدیل به حروف کوچک
• 8. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 9. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 10. تبدیل کلمات به بن‌واژه (Lemmatization)
• 11. توکن‌سازی: شکستن متن به واحدها
• 12. انواع توکن‌سازها و کاربرد آن‌ها
• 13. توکن‌سازی مبتنی بر کلمه
• 14. توکن‌سازی مبتنی بر کاراکتر
• 15. توکن‌سازی مبتنی بر زیرکلمه (Subword Tokenization)
• 16. تکنیک‌های پیشرفته توکن‌سازی
• 17. پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
• 18. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 19. کاربرد NLP در آماده‌سازی متن
• 20. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 21. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 22. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging - POS)
• 23. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 24. نمایش بردارهای متنی (Text Vectorization)
• 25. روش‌های Bag-of-Words (BoW)
• 26. روش‌های TF-IDF
• 27. مدل‌های جاسازی کلمه (Word Embeddings)
• 28. Word2Vec: معماری و آموزش
• 29. GloVe: رویکرد و کاربردها
• 30. FastText: مزایا و ویژگی‌ها
• 31. جاسازی‌های مبتنی بر کانتکست (Contextual Embeddings)
• 32. ELMo: معرفی و عملکرد
• 33. BERT: معماری و پیش‌کاربردها
• 34. GPT: تاریخچه و تکامل
• 35. آماده‌سازی متن برای مدل‌های ترنسفورمر
• 36. توکن‌سازی برای ترنسفورمرها (مانند SentencePiece)
• 37. مدل‌های زبانی (Language Models)
• 38. آموزش مدل‌های زبانی
• 39. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 40. کاربرد مدل‌های زبانی در آماده‌سازی متن
• 41. آماده‌سازی متن برای وظایف خاص
• 42. آماده‌سازی برای خلاصه‌سازی متن
• 43. آماده‌سازی برای ترجمه ماشینی
• 44. آماده‌سازی برای پاسخ به پرسش
• 45. آماده‌سازی برای طبقه‌بندی متن
• 46. آماده‌سازی برای تشخیص اسپم
• 47. آماده‌سازی داده برای مدل‌های تولید متن
• 48. تولید متن خلاقانه
• 49. تولید متن خبری
• 50. تولید متن فنی
• 51. تولید متن داستانی
• 52. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 53. افزایش داده با جایگزینی کلمات
• 54. افزایش داده با ترجمه معکوس
• 55. افزایش داده با تغییر ساختار جمله
• 56. ارزیابی کیفیت آماده‌سازی متن
• 57. معیارهای ارزیابی متنی
• 58. ابزارهای ارزیابی
• 59. نکات عملی در آماده‌سازی متن
• 60. مدیریت داده‌های بزرگ متنی
• 61. چالش‌های آماده‌سازی متن در زبان فارسی
• 62. متن‌های چندزبانه و آماده‌سازی آن‌ها
• 63. آماده‌سازی متن برای شبکه‌های اجتماعی
• 64. پاکسازی متن از ایموجی و هشتگ
• 65. مدیریت زبان عامیانه در متن
• 66. آماده‌سازی متن برای داده‌های صوتی (Speech-to-Text)
• 67. آماده‌سازی متن برای داده‌های تصویری (Image Captioning)
• 68. اصول اخلاقی در آماده‌سازی متن
• 69. حفظ حریم خصوصی در داده‌های متنی
• 70. جلوگیری از سوگیری (Bias) در داده‌ها
• 71. آماده‌سازی متن برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 72. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 73. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 74. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مختصر (GRU)
• 75. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) برای متن
• 76. معماری ترنسفورمر و لایه‌های آن
• 77. کاربرد ترنسفورمر در آماده‌سازی متن
• 78. آماده‌سازی متن برای مدل‌های Fine-tuning
• 79. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 80. آماده‌سازی داده برای آموزش از ابتدا
• 81. ملاحظات امنیتی در آماده‌سازی متن
• 82. پروتکل‌های امنیتی در پردازش داده
• 83. حفاظت از داده‌ها در برابر حملات
• 84. آماده‌سازی متن برای کاربردهای صنعتی
• 85. کاربرد در خدمات مشتری
• 86. کاربرد در تحلیل بازار
• 87. کاربرد در بهینه‌سازی موتور جستجو
• 88. آینده آماده‌سازی متن در هوش مصنوعی
• 89. روندهای جدید در NLP
• 90. نقش آماده‌سازی متن در پیشرفت AI