اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌های زبانی آماری: زبان به مثابه یک مدل آماری پویا و قابل تطبیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی آماری: زبان به مثابه یک مدل آماری پویا و قابل تطبیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی آماری
• 2. مبانی احتمال و آمار برای مدل‌سازی زبان
• 3. توزیع‌های احتمال گسسته و پیوسته
• 4. مفاهیم کلیدی در آمار استنباطی
• 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 6. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
• 7. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 8. اصول پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 9. پیش‌پردازش متن: پاک‌سازی و نرمال‌سازی
• 10. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف
• 11. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی (Stemming and Lemmatization)
• 12. نمایش متنی: Bag-of-Words
• 13. نمایش متنی: TF-IDF
• 14. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 15. مدل‌های زبانی N-gram
• 16. تخمین احتمالات در مدل‌های N-gram
• 17. مشکلات مدل‌های N-gram: داده‌های کم و ابعاد بالا
• 18. اصلاحات و تکنیک‌های مدل‌های N-gram
• 19. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 20. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
• 21. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 22. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 23. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
• 24. کاهش نرخ یادگیری و مومنتوم
• 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
• 26. ساختار و عملکرد RNN
• 27. مشکل محوشدگی گرادیان در RNN
• 28. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 29. واحد دروازه‌ای بازگشتی (GRU)
• 30. کاربرد RNN در مدل‌سازی زبان
• 31. مدل‌سازی زبان با شبکه‌های عصبی
• 32. مدل‌سازی زبان با LSTM
• 33. مدل‌سازی زبان با GRU
• 34. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای NLP
• 35. کاربرد CNN در پردازش متن
• 36. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 37. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 38. خودتوجهی (Self-Attention)
• 39. ترنسفورمرهای چندسر (Multi-Head Attention)
• 40. کدگذار-رمزگشا در ترنسفورمر
• 41. معماری مدل ترنسفورمر
• 42. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 43. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 44. مدل BERT
• 45. معماری BERT
• 46. روش‌های پیش‌آموزش BERT (MLM, NSP)
• 47. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT
• 48. مدل GPT
• 49. معماری GPT
• 50. کاربردهای مدل GPT
• 51. مقایسه BERT و GPT
• 52. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 53. معماری‌های پیشرفته LLMs
• 54. آموزش و توسعه LLMs
• 55. چالش‌های LLMs
• 56. کاربردهای LLMs در فارسی
• 57. تولید متن با LLMs
• 58. خلاصه‌سازی متن با LLMs
• 59. ترجمه ماشینی با LLMs
• 60. سیستم‌های پرسش و پاسخ با LLMs
• 61. تحلیل احساسات با LLMs
• 62. طبقه‌بندی متن با LLMs
• 63. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER) با LLMs
• 64. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با LLMs
• 65. مدل‌سازی زبانی برای زبان فارسی
• 66. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 67. منابع داده برای زبان فارسی
• 68. پیش‌پردازش متن فارسی
• 69. توکن‌سازی فارسی
• 70. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی فارسی
• 71. نمایش واژگان فارسی (Word Embeddings)
• 72. Word2Vec برای فارسی
• 73. GloVe برای فارسی
• 74. FastText برای فارسی
• 75. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر برای فارسی
• 76. BERT فارسی
• 77. GPT فارسی
• 78. مدل‌های زبانی آماری برای کاربردهای خاص
• 79. مدل‌سازی زبان در سیستم‌های گفتگومحور
• 80. مدل‌سازی زبان برای دستیارهای صوتی
• 81. مدل‌سازی زبان در موتورهای جستجو
• 82. مدل‌سازی زبان در سیستم‌های توصیه‌گر
• 83. مدل‌سازی زبان در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 84. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 85. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی (Perplexity)
• 86. ارزیابی کیفی مدل‌های زبانی
• 87. اخلاق در مدل‌های زبانی
• 88. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 89. راهکارهای کاهش سوگیری
• 90. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌های زبانی
• 91. امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 92. آینده مدل‌های زبانی آماری