اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی برای پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی برای پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 3. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 4. پس‌انتشار خطا و بهینه‌سازی شبکه‌ها
• 5. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 7. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
• 8. معرفی یادگیری عمیق
• 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 11. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 12. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 13. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 14. نمایش واژگان: Bag-of-Words
• 15. نمایش واژگان: TF-IDF
• 16. مدل‌های زبانی آماری
• 17. معرفی مدل‌های یادگیری عمیق در NLP
• 18. شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی متن
• 19. شبکه‌های عصبی برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 20. شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی موضوعی
• 21. شبکه‌های عصبی برای ترجمه ماشینی
• 22. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
• 23. Transformer Networks
• 24. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
• 25. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
• 26. مارکوف تصمیم‌گیری فرآیند (MDP)
• 27. توابع ارزش و سیاست‌ها
• 28. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
• 29. Q-Learning
• 30. SARSA
• 31. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
• 32. Dyna-Q
• 33. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی در NLP
• 34. ترکیب شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی
• 35. کاربرد RL در مدل‌سازی زبانی
• 36. کاربرد RL در ترجمه ماشینی
• 37. کاربرد RL در تولید متن
• 38. کاربرد RL در خلاصه‌سازی متن
• 39. کاربرد RL در پاسخ به سوال
• 40. کاربرد RL در گفتگو سیستم‌ها
• 41. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
• 42. Deep Q-Networks (DQN)
• 43. Double DQN
• 44. Dueling DQN
• 45. Prioritized Experience Replay
• 46. Actor-Critic Methods
• 47. Advantage Actor-Critic (A2C)
• 48. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
• 49. Proximal Policy Optimization (PPO)
• 50. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
• 51. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
• 52. کاربرد Deep RL در NLP
• 53. تنظیم پارامترهای مدل‌های NLP با RL
• 54. بهبود تولید متن با RL
• 55. بهبود ترجمه ماشینی با RL
• 56. بهبود سیستم‌های گفتگو با RL
• 57. ارزیابی مدل‌های RL در NLP
• 58. معیارهای ارزیابی در NLP
• 59. چالش‌های یادگیری تقویتی در NLP
• 60. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و NLP
• 61. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در NLP
• 62. سوگیری در مدل‌های NLP
• 63. عدالت و شفافیت در هوش مصنوعی
• 64. کاربرد شبکه‌های عصبی در تشخیص احساسات
• 65. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 66. طبقه‌بندی اسناد با شبکه‌های عصبی
• 67. استخراج اطلاعات از متون
• 68. مدل‌های زبانی پیشرفته
• 69. Embeddings کلمات و جملات
• 70. Word2Vec و GloVe
• 71. FastText
• 72. Embeddings مبتنی بر زمینه
• 73. ELMo
• 74. BERT
• 75. GPT-2
• 76. GPT-3
• 77. کاربردهای پیشرفته BERT در NLP
• 78. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
• 79. تولید متن خلاقانه با مدل‌های زبانی
• 80. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر NLP
• 81. تحلیل رفتاری کاربران با NLP
• 82. شناسایی اخبار جعلی با NLP
• 83. امنیت سایبری و NLP
• 84. تشخیص بدافزار با NLP
• 85. تحلیل لاگ‌های امنیتی با NLP
• 86. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش صوت
• 87. تشخیص گفتار
• 88. تبدیل متن به گفتار
• 89. مبانی شبکه‌های عصبی گرافی (GNN)
• 90. کاربرد GNN در NLP
• 91. شبکه‌های عصبی برای استنتاج منطقی
• 92. شبکه‌های عصبی برای استدلال مبتنی بر دانش
• 93. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی در NLP
• 94. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
• 95. آینده NLP و یادگیری تقویتی
• 96. تحقیقات جاری در NLP
• 97. چشم‌انداز شغلی در حوزه NLP
• 98. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی