اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی با رویکرد یادگیری تقویتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی با رویکرد یادگیری تقویتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی زبان‌شناسی محاسباتی
• 3. نشانه‌گذاری در پردازش زبان طبیعی
• 4. تحلیل نحوی زبان
• 5. تحلیل معنایی زبان
• 6. مدل‌سازی آماری زبان
• 7. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 8. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 9. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 10. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)
• 12. شبکه‌های عصبی بلند-کوتاه مدت (LSTM)
• 13. شبکه‌های عصبی واحد بازگشتی (GRU)
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در NLP
• 15. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings)
• 16. Word2Vec و GloVe
• 17. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 18. مدل‌های زبانی آماری در مقابل مدل‌های عصبی
• 19. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 20. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 21. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی
• 22. عامل (Agent) و محیط (Environment)
• 23. حالت (State)، عمل (Action) و پاداش (Reward)
• 24. سیاست (Policy) و تابع ارزش (Value Function)
• 25. یادگیری بر اساس ارزش (Value-based Learning)
• 26. یادگیری بر اساس سیاست (Policy-based Learning)
• 27. یادگیری ترکیبی (Actor-Critic Methods)
• 28. یادگیری آفلاین در مقابل یادگیری آنلاین
• 29. یادگیری با حداقل بازخورد (Exploration vs. Exploitation)
• 30. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
• 31. Q-Learning
• 32. Deep Q-Networks (DQN)
• 33. Policy Gradients
• 34. REINFORCE
• 35. Actor-Critic با استفاده از A2C
• 36. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
• 37. کاربرد یادگیری تقویتی در تولید متن
• 38. کاربرد یادگیری تقویتی در خلاصه‌سازی متن
• 39. کاربرد یادگیری تقویتی در ترجمه ماشینی
• 40. کاربرد یادگیری تقویتی در پاسخگویی به پرسش
• 41. کاربرد یادگیری تقویتی در مکالمه‌گرهای هوشمند
• 42. چالش‌های یادگیری تقویتی در NLP
• 43. طراحی تابع پاداش در NLP
• 44. یادگیری تقویتی برای بهبود انسجام متن
• 45. یادگیری تقویتی برای تنوع در تولید متن
• 46. یادگیری تقویتی برای درک مطلب
• 47. یادگیری تقویتی برای استدلال در زبان
• 48. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
• 49. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 50. ترنسفورمرهای مبتنی بر رمزگذار-رمزگشا
• 51. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 52. معماری BERT
• 53. معماری GPT
• 54. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر
• 55. کاربردهای پیشرفته ترنسفورمر در NLP
• 56. یادگیری تقویتی برای تنظیم دقیق LLMs
• 57. آموزش RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
• 58. کاربرد RLHF در تولید محتوای ایمن
• 59. کاربرد RLHF در هم‌راستاسازی با ارزش‌های انسانی
• 60. اخلاق در هوش مصنوعی و NLP
• 61. سوگیری در داده‌های زبانی
• 62. کاهش سوگیری در مدل‌های NLP
• 63. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 64. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در NLP
• 65. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
• 66. کاربرد GNNs در NLP
• 67. مدل‌سازی روابط معنایی با GNNs
• 68. شبکه‌های عصبی مولد (Generative Adversarial Networks - GANs)
• 69. کاربرد GANs در تولید متن
• 70. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) در NLP
• 71. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning) در NLP
• 72. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 73. مفاهیم پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
• 74. مدل‌سازی دیالوگ مبتنی بر یادگیری تقویتی
• 75. بهینه‌سازی مکالمه با یادگیری تقویتی
• 76. تولید پاسخ‌های خلاقانه با یادگیری تقویتی
• 77. ارزیابی پیشرفته مدل‌های تولید متن
• 78. مدل‌سازی احساسات با یادگیری تقویتی
• 79. تحلیل گفتار با یادگیری تقویتی
• 80. تشخیص نام‌گذاری موجودیت‌ها (NER) با RL
• 81. تحلیل روابط بین موجودیت‌ها (Relation Extraction) با RL
• 82. مدل‌سازی دانش (Knowledge Representation) با RL
• 83. سیستم‌های پرسش و پاسخ پیشرفته
• 84. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر زبان
• 85. تولید خلاصه‌های داستانی با RL
• 86. ترجمه ماشینی عصبی پیشرفته
• 87. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی
• 88. داده‌های زبانی فارسی برای یادگیری ماشین
• 89. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 90. یادگیری تقویتی در پردازش زبان فارسی
• 91. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری ماشین
• 92. TensorFlow و Keras
• 93. PyTorch
• 94. کتابخانه‌های NLP
• 95. NLTK و spaCy
• 96. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری عمیق
• 97. شبکه‌های عصبی عمیق در NLP
• 98. آینده پژوهش در NLP و یادگیری تقویتی