اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌های ترنسفورمر و BERT در پردازش زبان فارسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های ترنسفورمر و BERT در پردازش زبان فارسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر زبان‌شناسی محاسباتی
• 3. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 4. کلمات و نمایش آن‌ها
• 5. بردار کلمات و مدل‌های آماری
• 6. کدگذاری و توکن‌سازی
• 7. واژگان و واژگان‌نامه‌ها
• 8. مدل‌های زبانی N-gram
• 9. محدودیت‌های مدل‌های N-gram
• 10. معرفی شبکه‌های عصبی
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 12. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 13. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 14. مزایا و معایب RNNها
• 15. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
• 16. معماری کلی ترنسفورمر
• 17. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 18. توجه خودی (Self-Attention)
• 19. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 20. لایه انکودر در ترنسفورمر
• 21. لایه دیکودر در ترنسفورمر
• 22. تابع فعال‌سازی و نرمال‌سازی
• 23. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
• 24. تابع هزینه (Loss Function)
• 25. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 26. مقدمه‌ای بر مدل BERT
• 27. معماری BERT
• 28. لایه امبدینگ در BERT
• 29. نقش ماسک‌گذاری (Masking) در BERT
• 30. پیش‌بینی جمله بعدی (Next Sentence Prediction)
• 31. آموزش پیش‌بینی (Pre-training) BERT
• 32. تنظیم دقیق (Fine-tuning) BERT
• 33. کاربردهای BERT در پردازش زبان فارسی
• 34. تحلیل احساسات با BERT
• 35. طبقه‌بندی متن با BERT
• 36. پاسخ به سوال با BERT
• 37. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER) با BERT
• 38. استخراج رابطه با BERT
• 39. ترجمه ماشینی با BERT
• 40. خلاصه‌سازی متن با BERT
• 41. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 42. تفاوت BERT با LLMs
• 43. معرفی مدل‌های ترنسفورمر دیگر
• 44. کاربرد ترنسفورمر در پردازش فارسی
• 45. آماده‌سازی داده برای مدل‌های ترنسفورمر
• 46. پیش‌پردازش متن فارسی
• 47. پاکسازی متن
• 48. نرمال‌سازی متن فارسی
• 49. حذف کلمات توقف (Stopwords)
• 50. ریشه‌یابی (Stemming) و بن‌واژه‌سازی (Lemmatization)
• 51. توکن‌سازی پیشرفته برای فارسی
• 52. ساخت واژگان‌نامه سفارشی
• 53. استفاده از کتابخانه‌های پردازش زبان فارسی
• 54. کتابخانه Hazm
• 55. کتابخانه Parsivar
• 56. کاربرد کتابخانه NLTK در فارسی
• 57. استفاده از کتابخانه SpaCy
• 58. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای فارسی
• 59. BERT فارسی
• 60. GPT فارسی
• 61. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در وظایف خاص
• 62. تنظیم دقیق برای وظایف فارسی
• 63. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان
• 64. معیارهای ارزیابی
• 65. دقت (Accuracy)
• 66. صحت (Precision)
• 67. بازیابی (Recall)
• 68. امتیاز F1
• 69. معیارهای ارزیابی ترجمه ماشینی
• 70. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی
• 71. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان
• 72. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 73. حفظ حریم خصوصی
• 74. شفافیت مدل‌ها
• 75. محدودیت‌های مدل‌های ترنسفورمر
• 76. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
• 77. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 78. کوانتیزاسیون مدل
• 79. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 80. معرفی مدل‌های نسل جدید
• 81. ترنسفورمرهای کارآمدتر
• 82. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 83. پردازش زبان با استفاده از مدل‌های گراف
• 84. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در NLP
• 85. کاربرد CNN در پردازش متن
• 86. ترکیب CNN و ترنسفورمر
• 87. آینده پردازش زبان فارسی
• 88. چالش‌های پیش رو
• 89. فرصت‌های جدید
• 90. نقش هوش مصنوعی در توسعه زبان فارسی
• 91. نتیجه‌گیری از مباحث
• 92. جمع‌بندی مدل‌های ترنسفورمر
• 93. جمع‌بندی مدل BERT
• 94. کاربردهای عملی در دنیای واقعی
• 95. پروژه‌های مرتبط با پردازش زبان فارسی
• 96. مبانی یادگیری عمیق در NLP
• 97. مفاهیم آماری در NLP
• 98. روش‌های ارزیابی پیشرفته
• 99. تحلیل نتایج و تفسیر مدل‌ها
• 100. مبانی مدل‌سازی زبانی