اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی کشف الگوهای پنهان در زبان با یادگیری بدون نظارت
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کشف الگوهای پنهان در زبان با یادگیری بدون نظارت
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: یادگیری بدون نظارت در پردازش زبان طبیعی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی یادگیری بدون نظارت در پردازش زبان طبیعی
- 2. مقدمهای بر پردازش زبان طبیعی
- 3. مفاهیم پایه زبانشناسی محاسباتی
- 4. مدلهای زبانی آماری
- 5. توزیع واژگان و مفهوم Bag-of-Words
- 6. ماتریسهای فراوانی واژگان
- 7. TF-IDF و وزندهی واژگان
- 8. مقدمهای بر کاهش ابعاد
- 9. تحلیل مؤلفههای اصلی (PCA) برای متون
- 10. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
- 11. کاربرد SVD در مدلسازی موضوعی
- 12. مدلسازی موضوعی با Latent Semantic Analysis (LSA)
- 13. مقدمهای بر مدلسازی موضوعی پیشرفته
- 14. مدل Latent Dirichlet Allocation (LDA)
- 15. انتخاب تعداد موضوعات در LDA
- 16. ارزیابی مدلهای موضوعی
- 17. نمونهسازی موضوعات و واژگان مرتبط
- 18. کاربرد مدلسازی موضوعی در تحلیل متن
- 19. تشخیص کلمات کلیدی و برچسبگذاری موضوعی
- 20. خوشهبندی اسناد
- 21. الگوریتم K-Means برای خوشهبندی متون
- 22. معیارهای ارزیابی خوشهبندی
- 23. کاربرد خوشهبندی در سازماندهی اطلاعات
- 24. تشخیص موضوعات نوظهور در طول زمان
- 25. یادگیری نمایش واژگان (Word Embeddings)
- 26. مدل Word2Vec و معماریهای آن
- 27. آموزش و ارزیابی Word2Vec
- 28. بردارهای معنایی واژگان
- 29. مفهوم فاصله معنایی بین واژگان
- 30. کاربرد بردارهای واژگان در وظایف NLP
- 31. مدل GloVe و رویکرد آن
- 32. مقایسه Word2Vec و GloVe
- 33. یادگیری نمایش جملات و اسناد
- 34. مدل Sentence-BERT
- 35. مدل Doc2Vec
- 36. کاربرد نمایشهای برداری در جستجوی معنایی
- 37. سیستمهای توصیهگر مبتنی بر محتوا
- 38. استخراج ویژگی از متون برای توصیهگرها
- 39. شباهت معنایی بین اسناد
- 40. مدلسازی زبان با شبکههای عصبی
- 41. مقدمهای بر شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 42. شبکههای حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
- 43. شبکههای واحد بازگشتی (GRU)
- 44. استفاده از LSTM/GRU در مدلسازی زبان
- 45. مدلسازی زبان مبتنی بر ترنسفورمر
- 46. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
- 47. معماری ترنسفورمر
- 48. مدل BERT و کاربردهای آن
- 49. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای ترنسفورمر
- 50. مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 51. مقدمهای بر مدلهای مولد
- 52. تولید متن خلاقانه
- 53. کاربرد یادگیری بدون نظارت در خلاصهسازی متن
- 54. روشهای خلاصهسازی استخراجی
- 55. روشهای خلاصهسازی انتزاعی
- 56. ارزیابی کیفیت خلاصهسازی
- 57. تشخیص موجودیتهای نامگذاری شده (NER)
- 58. روشهای مبتنی بر یادگیری بدون نظارت برای NER
- 59. تشخیص روابط بین موجودیتها
- 60. مفهوم پیوندهای معنایی (Semantic Linking)
- 61. سیستمهای پرسش و پاسخ مبتنی بر یادگیری بدون نظارت
- 62. تحلیل احساسات و نظرات
- 63. مدلسازی احساسات با استفاده از بردارهای واژگان
- 64. مدلسازی احساسات با شبکههای عصبی
- 65. تشخیص طنز در متن
- 66. تشخیص سخافت و ناسزاگویی در متن
- 67. محتوای مضر در متون آنلاین
- 68. شناسایی محتوای نامناسب
- 69. تعدیل محتوا و مقابله با اخبار جعلی
- 70. استفاده از یادگیری بدون نظارت در شناسایی اخبار جعلی
- 71. تشخیص اطلاعات نادرست و گمراهکننده
- 72. تحلیل شبکههای اجتماعی
- 73. شناسایی انجمنها و گروههای همفکر
- 74. استخراج اطلاعات از دادههای شبکههای اجتماعی
- 75. تحلیل روندها و موضوعات داغ
- 76. مدلسازی گرامر و ساختار جمله
- 77. تحلیل وابستگی (Dependency Parsing)
- 78. تحلیل وابستگی با رویکردهای بدون نظارت
- 79. تشخیص الگوهای زبانی تکراری
- 80. کاربرد یادگیری بدون نظارت در ترجمه ماشینی (مقدماتی)
- 81. مفاهیم پایه در ترجمه ماشینی
- 82. ارزیابی مدلهای ترجمه ماشینی
- 83. یادگیری بدون نظارت در تفسیر زبان طبیعی
- 84. تفسیر زبان طبیعی (NLU)
- 85. تفسیر زبان طبیعی (NLG)
- 86. کاربرد یادگیری بدون نظارت در بازیابی اطلاعات
- 87. بهبود موتورهای جستجو با یادگیری بدون نظارت
- 88. مدلسازی پرسوجوهای کاربران
- 89. تطابق معنایی بین پرسوجو و اسناد
- 90. کاربرد یادگیری بدون نظارت در طبقهبندی متن
- 91. دستهبندی خودکار اسناد
- 92. تحلیل محتوا برای مقاصد تجاری
- 93. شناسایی کلمات کلیدی و عبارات مهم
- 94. استخراج اطلاعات ساختاریافته از متون غیرساختاریافته
- 95. مدلسازی دانش و هستیشناسیها
- 96. یادگیری روابط بین مفاهیم
- 97. کاربرد یادگیری بدون نظارت در هوش تجاری
- 98. تحلیل دادههای متنی بزرگ
- 99. پیشبینی روندها و رفتار مشتریان
- 100. نوآوری در پردازش زبان طبیعی با یادگیری بدون نظارت
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.