اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت و سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی پیشرفته برای نیازهای تخصصی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی پیشرفته برای نیازهای تخصصی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 3. ساختار مدل‌های زبانی
• 4. انواع مدل‌های زبانی
• 5. مدل‌های زبانی آماری
• 6. مدل‌های زبانی عصبی
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 8. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM)
• 9. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 10. مفهوم Embeddings
• 11. Word Embeddings
• 12. Word2Vec
• 13. GloVe
• 14. FastText
• 15. کاربردهای Embeddings
• 16. بهبود درک معنایی
• 17. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 18. معماری ترنسفورمر
• 19. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 20. خود-توجهی (Self-Attention)
• 21. توجه چند-سری (Multi-Head Attention)
• 22. کدگذار و کدگشا در ترنسفورمر
• 23. مفاهیم پیشرفته در ترنسفورمر
• 24. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 25. مفهوم انتقال یادگیری
• 26. یادگیری انتقالی در مدل‌های زبانی
• 27. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 28. BERT
• 29. RoBERTa
• 30. XLNet
• 31. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 32. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 33. تنظیم دقیق برای درک مطلب
• 34. تنظیم دقیق برای پاسخ به پرسش
• 35. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 36. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 37. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
• 38. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 39. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 40. ساخت مدل‌های زبانی سفارشی
• 41. اهمیت سفارشی‌سازی
• 42. جمع‌آوری داده‌های تخصصی
• 43. پیش‌پردازش داده‌های تخصصی
• 44. آموزش مدل زبانی از ابتدا
• 45. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 46. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 47. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 48. Perplexity
• 49. BLEU Score
• 50. ROUGE Score
• 51. METEOR Score
• 52. ارزیابی کیفی مدل‌ها
• 53. کاربردهای عملی مدل‌های زبانی پیشرفته
• 54. دستیارهای مجازی هوشمند
• 55. سیستم‌های توصیه‌گر
• 56. جستجوی معنایی پیشرفته
• 57. تولید محتوای خودکار
• 58. تحلیل و استخراج اطلاعات از متون
• 59. مدیریت دانش سازمانی
• 60. کاربرد در حوزه آموزش
• 61. کاربرد در حوزه سلامت
• 62. کاربرد در حوزه حقوق
• 63. کاربرد در حوزه مالی
• 64. کاربرد در حوزه رسانه
• 65. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی
• 66. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 67. حریم خصوصی کاربران
• 68. شفافیت و قابلیت تفسیر
• 69. تولید محتوای مضر
• 70. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌ها
• 71. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 72. مدل‌های زبانی چندوجهی
• 73. مدل‌های زبانی با قابلیت استدلال
• 74. مدل‌های زبانی کارآمدتر
• 75. پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 76. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 77. منابع داده فارسی
• 78. مدل‌های زبانی فارسی از پیش آموزش‌دیده
• 79. تنظیم دقیق مدل‌ها برای فارسی
• 80. کاربردهای مدل‌های زبانی در ایران
• 81. توسعه دستیارهای صوتی فارسی
• 82. سیستم‌های پرسش و پاسخ فارسی
• 83. خلاصه‌سازی متون فارسی
• 84. تحلیل احساسات در متون فارسی
• 85. ابزارهای نگارشی هوشمند فارسی
• 86. سیستم‌های ترجمه ماشینی فارسی
• 87. کاربرد در کسب‌وکارهای ایرانی
• 88. کاربرد در سازمان‌های دولتی
• 89. کاربرد در مراکز تحقیقاتی
• 90. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در NLP
• 91. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
• 92. کاربرد CNN در طبقه‌بندی متن
• 93. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 94. کاربردهای پیشرفته ترنسفورمر
• 95. مدل‌های زبانی مولد
• 96. تولید متن خلاقانه
• 97. تولید کد برنامه
• 98. تولید محتوای آموزشی
• 99. مباحث پیشرفته در Embeddings
• 100. Embeddings پویا