اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی و کاربردهای مدل‌های ترنسفورمر در پردازش زبان فارسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای مدل‌های ترنسفورمر در پردازش زبان فارسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: مدل‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. تاریخچهٔ پردازش زبان طبیعی
• 3. چالش‌های پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 4. نمونه‌گیری و توکن‌سازی در زبان فارسی
• 5. واژگان و بردارهای واژگانی
• 6. مدل‌های زبانی آماری
• 7. مدل‌های زبانی عصبی
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 9. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 10. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 11. محدودیت‌های مدل‌های بازگشتی
• 12. معماری ترنسفورمر
• 13. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 14. توجه خودی (Self-Attention)
• 15. کدهای ترنسفورمر (Transformer Encoders)
• 16. کدهای ترنسفورمر (Transformer Decoders)
• 17. مقایسهٔ ترنسفورمر با مدل‌های RNN/LSTM
• 18. مزایای معماری ترنسفورمر
• 19. کاربرد ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
• 20. کاربرد ترنسفورمر در خلاصه‌سازی متن
• 21. کاربرد ترنسفورمر در پرسش و پاسخ
• 22. مقدمه‌ای بر مدل BERT
• 23. معماری مدل BERT
• 24. آموزش پیش‌فرض مدل BERT
• 25. وظایف ماسک‌گذاری زبان (Masked Language Modeling)
• 26. پیش‌بینی جملهٔ بعدی (Next Sentence Prediction)
• 27. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT
• 28. کاربرد BERT در طبقه‌بندی متن
• 29. کاربرد BERT در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 30. کاربرد BERT در تحلیل احساسات
• 31. کاربرد BERT در استخراج اطلاعات
• 32. BERT برای زبان فارسی
• 33. چالش‌های بومی‌سازی BERT برای فارسی
• 34. روش‌های آموزش BERT برای زبان فارسی
• 35. داده‌های آموزشی برای BERT فارسی
• 36. ارزیابی مدل‌های BERT فارسی
• 37. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر دیگر
• 38. GPT و مدل‌های زبانی مولد
• 39. کاربرد مدل‌های زبانی مولد
• 40. محدودیت‌های مدل‌های زبانی مولد
• 41. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 42. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 43. روش‌های کاهش سوگیری
• 44. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
• 45. امنیت مدل‌های زبانی
• 46. پردازش زبان طبیعی و کاربردهای تجاری
• 47. پردازش زبان طبیعی در خدمات مشتری
• 48. پردازش زبان طبیعی در آموزش
• 49. پردازش زبان طبیعی در حوزهٔ سلامت
• 50. پردازش زبان طبیعی در حوزهٔ حقوق
• 51. پردازش زبان طبیعی در حوزهٔ مالی
• 52. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در NLP
• 53. یادگیری تقویتی برای بهبود مدل‌های زبانی
• 54. پردازش زبان طبیعی و گراف‌های دانش
• 55. یکپارچه‌سازی گراف دانش با مدل‌های زبانی
• 56. پردازش زبان طبیعی و مدل‌های چندوجهی
• 57. پردازش زبان طبیعی و تفسیرپذیری (Explainability)
• 58. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
• 59. چالش‌های تفسیرپذیری در ترنسفورمرها
• 60. مدل‌های سبک‌تر ترنسفورمر
• 61. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 62. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 63. کاربرد مدل‌های زبانی در موتورهای جستجو
• 64. پردازش زبان طبیعی و پردازش گفتار
• 65. تشخیص گفتار
• 66. تولید گفتار
• 67. پردازش زبان طبیعی و درک مطلب
• 68. پردازش زبان طبیعی و تولید متن خلاقانه
• 69. پردازش زبان طبیعی و دیالوگ سیستم‌ها
• 70. معماری‌های پیشرفتهٔ ترنسفورمر
• 71. مدل‌های مبتنی بر توجه پراکنده (Sparse Attention)
• 72. مدل‌های مبتنی بر توجه خطی (Linear Attention)
• 73. مدل‌های مبتنی بر حافظهٔ خارجی
• 74. پردازش زبان طبیعی و مدل‌های کوانتومی
• 75. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در NLP
• 76. کاربرد یادگیری عمیق در وظایف NLP
• 77. شبکه‌های کانولوشنال در NLP
• 78. شبکه‌های گراف عصبی در NLP
• 79. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی عصبی
• 80. شبکه‌های عصبی و نمایش واژگان
• 81. یادگیری نمایش‌های توزیع‌شدهٔ واژگان
• 82. آموزش مدل‌های زبانی با یادگیری عمیق
• 83. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 84. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 85. متریک‌های ارزیابی در NLP
• 86. کاربرد مدل‌های زبانی در جستجوی اطلاعات
• 87. پردازش زبان طبیعی و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 88. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 89. تشخیص نفرت‌پراکنی
• 90. پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های توصیه‌گر
• 91. پردازش زبان طبیعی و ترجمهٔ ماشینی عصبی
• 92. چالش‌های ترجمهٔ ماشینی برای زبان فارسی
• 93. روش‌های بهبود ترجمهٔ ماشینی
• 94. پردازش زبان طبیعی و خلاصه‌سازی ماشینی
• 95. انواع خلاصه‌سازی ماشینی
• 96. ارزیابی خلاصه‌سازی ماشینی
• 97. پردازش زبان طبیعی و استخراج روابط
• 98. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 99. پردازش زبان طبیعی و درک زبان طبیعی (NLU)
• 100. پردازش زبان طبیعی و تولید زبان طبیعی (NLG)