دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبانی با TensorFlow همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی مدل‌های زبانی با TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه بر مدل‌های زبانی و TensorFlow
• 2. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 3. معماری‌های کلیدی مدل‌های زبانی (RNN، LSTM، GRU)
• 4. ترنسفورمرها و مکانیزم توجه (Attention)
• 5. مقدمه بر TensorFlow برای NLP
• 6. نصب و راه‌اندازی TensorFlow و کتابخانه‌های مرتبط
• 7. کار با تنسورها و عملیات پایه‌ای در TensorFlow
• 8. پیاده‌سازی لایه‌های عصبی در TensorFlow (Dense, Conv1D)
• 9. استفاده از Keras API برای ساخت مدل‌ها
• 10. مفاهیم اولیه پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 11. توکنایز کردن (Tokenization) و واژگان (Vocabulary)
• 12. تبدیل متن به اعداد (Word Embeddings)
• 13. Word2Vec و GloVe
• 14. FastText
• 15. استفاده از Embedding Layers در TensorFlow
• 16. ساخت مدل‌های زبانی ساده (N-gram Models)
• 17. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی مبتنی بر RNN
• 18. مدل‌های زبانی مبتنی بر LSTM
• 19. مدل‌های زبانی مبتنی بر GRU
• 20. آموزش مدل‌های زبانی با داده‌های متنی
• 21. نحوه جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 22. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 23. تابع زیان (Loss Function) برای مدل‌های زبانی (Cross-entropy)
• 24. بهینه‌سازها (Optimizers) در TensorFlow (Adam, SGD)
• 25. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 26. ارزیابی مدل‌های زبانی (Perplexity, Accuracy)
• 27. مدل‌های زبانی برای تولید متن (Text Generation)
• 28. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling) برای تولید متن (Greedy, Beam Search)
• 29. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 30. استفاده از TensorFlow Datasets برای NLP
• 31. کار با داده‌های متنی بزرگ
• 32. مدل‌های زبانی برای طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 33. پیاده‌سازی مدل‌های CNN برای طبقه‌بندی متن
• 34. پیاده‌سازی مدل‌های RNN/LSTM/GRU برای طبقه‌بندی متن
• 35. پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر برای طبقه‌بندی متن
• 36. مدل‌های زبانی برای تشخیص احساسات (Sentiment Analysis)
• 37. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 38. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 39. مقدمه بر معماری Encoder-Decoder
• 40. پیاده‌سازی Encoder-Decoder با RNN/LSTM/GRU
• 41. پیاده‌سازی Encoder-Decoder با ترنسفورمرها
• 42. مکانیزم توجه در معماری Encoder-Decoder
• 43. آموزش مدل‌های ترجمه ماشینی
• 44. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی (BLEU Score)
• 45. مدل‌های زبانی برای پاسخگویی به سوال (Question Answering)
• 46. معماری‌های ترنسفورمر برای QA
• 47. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 48. BERT و مفاهیم آن
• 49. GPT و مفاهیم آن
• 50. RoBERTa، XLNet و مدل‌های دیگر
• 51. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 52. استفاده از Hugging Face Transformers با TensorFlow
• 53. تنظیم دقیق BERT برای طبقه‌بندی متن
• 54. تنظیم دقیق GPT برای تولید متن
• 55. تنظیم دقیق مدل‌ها برای QA
• 56. مدل‌های زبانی برای تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 57. مدل‌های زبانی برای برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging - POS)
• 58. مدل‌های زبانی برای استنتاج زبان طبیعی (Natural Language Inference - NLI)
• 59. مدل‌های زبانی برای تشخیص ابهام (Word Sense Disambiguation)
• 60. مدل‌های زبانی برای مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
• 61. مدل‌های زبانی برای تشخیص اسپم (Spam Detection)
• 62. مدل‌های زبانی برای تشخیص کلاهبرداری (Fraud Detection)
• 63. مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل نحو (Syntactic Parsing)
• 64. مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل معنایی (Semantic Parsing)
• 65. مدل‌های زبانی برای تحلیل گفتگو (Dialogue Analysis)
• 66. مدل‌های زبانی برای تولید متن خلاقانه (Creative Text Generation)
• 67. مدل‌های زبانی برای چت‌بات‌ها (Chatbots)
• 68. مدل‌های زبانی برای بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
• 69. مدل‌های زبانی برای پیشنهاد محتوا (Content Recommendation)
• 70. مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل نظرات (Review Analysis)
• 71. مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی (Social Media Analysis)
• 72. مدل‌های زبانی برای تشخیص زبان (Language Identification)
• 73. مدل‌های زبانی برای تشخیص لهجه (Accent Detection)
• 74. مدل‌های زبانی برای تشخیص نویسنده (Author Identification)
• 75. مدل‌های زبانی برای تشخیص دروغ (Deception Detection)
• 76. مدل‌های زبانی برای تشخیص احساسات در متن‌های طولانی
• 77. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
• 78. مدل‌های زبانی برای تولید زیرنویس (Caption Generation)
• 79. مدل‌های زبانی برای تولید کد (Code Generation)
• 80. مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل کد (Code Analysis)
• 81. مدل‌های زبانی برای کشف دانش (Knowledge Discovery)
• 82. مدل‌های زبانی برای هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 83. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای سرعت و کارایی
• 84. کوچک‌سازی مدل‌ها (Model Compression)
• 85. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 86. کوانتیزاسیون (Quantization)
• 87. استفاده از TensorFlow Lite برای استقرار مدل‌ها
• 88. استفاده از TensorFlow Serving برای استقرار مدل‌ها
• 89. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 90. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 91. یادگیری فعال (Active Learning)
• 92. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای NLP
• 93. مدل‌های زبانی با قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability)
• 94. تجزیه و تحلیل اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
• 95. تجزیه و تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
• 96. مدل‌های زبانی و مسائل اخلاقی (Ethical Considerations)
• 97. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 98. حریم خصوصی (Privacy) در مدل‌های زبانی
• 99. امنیت (Security) مدل‌های زبانی
• 100. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی