دوره خلاصه‌سازی متن (Text Summarization) با یادگیری عمیق همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب خلاصه‌سازی متن (Text Summarization) با یادگیری عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر خلاصه‌سازی متن
• 2. انواع روش‌های خلاصه‌سازی متن
• 3. کاربردهای خلاصه‌سازی متن
• 4. چالش‌های خلاصه‌سازی متن
• 5. مروری بر مفاهیم پایه یادگیری عمیق
• 6. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های مورد نیاز (TensorFlow, PyTorch)
• 7. آشنایی با تنسورها و عملیات آن‌ها
• 8. مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی
• 9. آشنایی با تابع فعال‌سازی
• 10. بهینه‌سازی شبکه عصبی
• 11. معرفی مدل‌های زبانی (Language Models)
• 12. Embedding چیست و چرا مهم است؟
• 13. انواع Embedding (Word2Vec, GloVe, FastText)
• 14. آموزش Embedding با استفاده از کتابخانه‌ها
• 15. مدل‌های RNN (Recurrent Neural Networks)
• 16. مدل‌های LSTM (Long Short-Term Memory)
• 17. مدل‌های GRU (Gated Recurrent Units)
• 18. ساختمان RNN برای خلاصه‌سازی متن
• 19. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder) در خلاصه‌سازی
• 20. پیاده‌سازی یک مدل رمزگذار-رمزگشا ساده
• 21. توجه (Attention) چیست و اهمیت آن
• 22. مکانیزم‌های توجه در شبکه‌های عصبی
• 23. مدل‌های با توجه در خلاصه‌سازی
• 24. پیاده‌سازی مدل با توجه
• 25. معرفی Transformer و معماری آن
• 26. معرفی Self-Attention
• 27. پیاده‌سازی Transformer
• 28. مدل‌های Pre-trained زبان (BERT, GPT, T5)
• 29. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های Pre-trained
• 30. خلاصه‌سازی متن با BERT
• 31. خلاصه‌سازی متن با GPT
• 32. خلاصه‌سازی متن با T5
• 33. آشنایی با Tokenization
• 34. روش‌های مختلف Tokenization
• 35. پیش‌پردازش متن (Text Preprocessing)
• 36. تمیز کردن داده‌ها (Data Cleaning)
• 37. نرمال‌سازی متن (Text Normalization)
• 38. جدا کردن جملات (Sentence Segmentation)
• 39. بررسی مجموعه داده‌های خلاصه‌سازی متن
• 40. بارگیری و آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
• 41. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبار سنجی و تست
• 42. شاخص‌های ارزیابی (ROUGE, BLEU)
• 43. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی
• 44. انتخاب بهترین مدل بر اساس معیارها
• 45. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 46. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 47. افزایش سرعت آموزش با GPU
• 48. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 49. Overfitting و Underfitting
• 50. روش‌های مقابله با Overfitting
• 51. بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 52. تبدیل متن به کد (Source Code Summarization)
• 53. خلاصه‌سازی اخبار (News Summarization)
• 54. خلاصه‌سازی مکالمات (Dialogue Summarization)
• 55. خلاصه‌سازی مقالات علمی (Scientific Paper Summarization)
• 56. خلاصه‌سازی بر اساس کلمات کلیدی
• 57. خلاصه‌سازی با استفاده از اطلاعات اضافی
• 58. خلاصه‌سازی چند زبانه (Multilingual Summarization)
• 59. چالش‌های خلاصه‌سازی متن فارسی
• 60. راه‌حل‌های خلاصه‌سازی متن فارسی
• 61. معرفی ابزارهای متن‌باز خلاصه‌سازی متن
• 62. کاربرد APIهای خلاصه‌سازی متن
• 63. مقایسه مدل‌های مختلف خلاصه‌سازی
• 64. انتخاب مدل مناسب برای پروژه
• 65. بهبود کیفیت خلاصه‌سازی
• 66. مدل‌های خلاصه سازی مبتنی بر Reinforcement Learning
• 67. کاربرد Reinforcement Learning در خلاصه‌سازی
• 68. ساختن یک محیط Reinforcement Learning
• 69. طراحی تابع پاداش (Reward Function)
• 70. بهبود عملکرد Reinforcement Learning
• 71. استفاده از خلاصه سازی در پاسخ به سوال (Question Answering)
• 72. خلاصه سازی متن در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 73. اهمیت خلاصه‌سازی در وبسایت‌ها و اپلیکیشن‌ها
• 74. کاربرد خلاصه‌سازی در موتورهای جستجو
• 75. مسائل اخلاقی در خلاصه‌سازی
• 76. آسیب‌های احتمالی خلاصه‌سازی
• 77. چگونگی جلوگیری از سوء استفاده از خلاصه‌سازی
• 78. آینده خلاصه‌سازی متن
• 79. روند‌های جدید در خلاصه‌سازی
• 80. تحولات در مدل‌های زبانی
• 81. ادغام خلاصه‌سازی با سایر تکنیک‌های NLP
• 82. استفاده از هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در خلاصه‌سازی
• 83. طراحی رابط کاربری برای یک سیستم خلاصه‌سازی
• 84. پیاده‌سازی یک سیستم خلاصه‌سازی متن
• 85. استقرار (Deployment) مدل‌های خلاصه‌سازی
• 86. نظارت بر عملکرد مدل در محیط واقعی
• 87. به‌روزرسانی مدل بر اساس بازخورد
• 88. مستندسازی پروژه
• 89. ارائه نتایج و گزارش‌دهی
• 90. آشنایی با کتابخانه Hugging Face Transformers
• 91. استفاده از کتابخانه Hugging Face برای خلاصه‌سازی
• 92. مدیریت نسخه‌های مدل
• 93. افزودن قابلیت‌های جدید به سیستم خلاصه‌سازی
• 94. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف با داده‌های جدید
• 95. بهبود سرعت خلاصه‌سازی
• 96. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 97. بررسی خطاهای رایج در خلاصه‌سازی
• 98. رفع اشکالات و بهبود عملکرد
• 99. به اشتراک گذاشتن مدل و کد
• 100. همکاری با دیگران در پروژه‌های خلاصه‌سازی