اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی درک عمیق بردارهای کلمات: پلی بین متن و معنا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره درک عمیق بردارهای کلمات: پلی بین متن و معنا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: بردار کلمات (Word Embeddings) (Word2Vec, GloVe, FastText)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بردارهای کلمات و اهمیت آن‌ها
• 2. تاریخچه و تحول مدل‌های زبانی
• 3. مفاهیم پایه‌ای زبان‌شناسی محاسباتی
• 4. نحوه نمایش کلمات در فضای برداری
• 5. مدل‌های آماری زبان و نمایش کلمات
• 6. تک‌کلمه‌ای‌ها (Unigrams) و نمایش آن‌ها
• 7. مدل‌های N-gram و محدودیت‌هایشان
• 8. مفهوم هم‌وقوعی (Co-occurrence) در زبان
• 9. اصول اولیه مدل‌های توزیعی
• 10. کلمات هم‌معنی و هم‌مفهوم در فضای برداری
• 11. فضاهای برداری متراکم (Dense Vector Spaces)
• 12. تفاوت با نمایش‌های تک‌نمایی (One-hot Encoding)
• 13. معرفی مدل Word2Vec
• 14. معماری CBOW در Word2Vec
• 15. معماری Skip-gram در Word2Vec
• 16. آموزش مدل Word2Vec و پارامترهای آن
• 17. تفسیر بردارهای تولید شده توسط Word2Vec
• 18. کاربرد Word2Vec در یافتن کلمات مشابه
• 19. فاصله کسینوسی و اندازه‌گیری شباهت برداری
• 20. مفهوم "پادشاه - مرد + زن = ملکه"
• 21. معرفی مدل GloVe
• 22. اصول یادگیری GloVe
• 23. تفاوت GloVe با Word2Vec
• 24. کاربرد GloVe در تحلیل احساسات
• 25. معرفی مدل FastText
• 26. یادگیری FastText با استفاده از n-gram کاراکتری
• 27. مزایای FastText برای زبان‌های با ساختار مورفولوژیکی پیچیده
• 28. کاربرد FastText در تشخیص زبان
• 29. بردارهای کلمات در زبان فارسی
• 30. چالش‌های ساخت بردارهای کلمات برای زبان فارسی
• 31. منابع داده برای آموزش بردارهای کلمات فارسی
• 32. پیش‌پردازش متن فارسی برای آموزش مدل‌ها
• 33. حذف کلمات توقف (Stop Words) در فارسی
• 34. ریشه‌یابی (Stemming) و بن‌واژه‌یابی (Lemmatization) در فارسی
• 35. تکنیک‌های نرمال‌سازی متن فارسی
• 36. آموزش Word2Vec برای متون فارسی
• 37. آموزش GloVe برای متون فارسی
• 38. آموزش FastText برای متون فارسی
• 39. ارزیابی کیفیت بردارهای کلمات فارسی
• 40. معیارهای ارزیابی کمی و کیفی
• 41. استفاده از مجموعه داده‌های استاندارد ارزیابی
• 42. کاربردهای بردارهای کلمات در پردازش زبان طبیعی
• 43. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 44. خوشه‌بندی متن (Text Clustering)
• 45. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 46. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 47. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 48. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 49. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 50. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 51. تولید متن (Text Generation)
• 52. شناسایی سرقت ادبی (Plagiarism Detection)
• 53. تصحیح املایی و دستوری
• 54. مدل‌های زبانی پیشرفته‌تر
• 55. معرفی مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer)
• 56. آرشیتکتور ترنسفورمر و مکانیسم توجه (Attention)
• 57. مدل‌های BERT و GPT
• 58. کاربرد بردارهای کلمات در مدل‌های ترنسفورمر
• 59. تفاوت بردارهای کلمات با نمایش‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 60. مباحث پیشرفته در بردارهای کلمات
• 61. بردارهای کلمات پویا (Contextual Word Embeddings)
• 62. مدل‌های ELMo و ULMFiT
• 63. تغییر معنای کلمات در بافت‌های مختلف
• 64. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) با بردارهای کلمات
• 65. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 66. بهینه‌سازی بردارهای کلمات برای وظایف خاص
• 67. استفاده از بردارهای کلمات در شبکه‌های عصبی
• 68. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 69. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 70. ترکیب بردارهای کلمات با مدل‌های یادگیری عمیق
• 71. چالش‌های اخلاقی و حریم خصوصی در بردارهای کلمات
• 72. سوگیری (Bias) در بردارهای کلمات
• 73. تکنیک‌های کاهش سوگیری در بردارهای کلمات
• 74. مسائل مربوط به داده‌های آموزشی و حاکمیت داده
• 75. کاربرد بردارهای کلمات در پژوهش‌های علمی
• 76. تحلیل محتوای متون علمی
• 77. کشف دانش از پایگاه‌های داده متنی
• 78. کاربرد بردارهای کلمات در آموزش و یادگیری
• 79. ایجاد محتوای آموزشی تطبیقی
• 80. ارزیابی درک مطلب دانشجویان
• 81. راهنمایی برای پروژه‌های عملی
• 82. طراحی پروژه با استفاده از بردارهای کلمات
• 83. انتخاب داده و مدل مناسب
• 84. پیاده‌سازی و ارزیابی نتایج
• 85. بررسی موارد موفق و ناموفق
• 86. آینده پژوهش در حوزه بردارهای کلمات
• 87. نوآوری‌های آتی در مدل‌های زبانی
• 88. تأثیر بردارهای کلمات بر هوش مصنوعی
• 89. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث
• 90. اهمیت یادگیری مستمر در این حوزه