دوره مدل‌سازی زبانی برای پیش‌بینی روندها و الگوهای بیماری در محصولات کشاورزی با NLP همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی زبانی برای پیش‌بینی روندها و الگوهای بیماری در محصولات کشاورزی با NLP

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کشاورزی هوشمند در مواجهه با تغییرات اقلیمی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی برای تحلیل داده‌های کشاورزی و گزارش‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر مدل‌سازی زبانی
• 2. تعریف و دامنه مدل‌سازی زبانی
• 3. تاریخچه مدل‌سازی زبانی
• 4. کاربردهای مدل‌سازی زبانی
• 5. مفاهیم اساسی مدل‌سازی زبانی
• 6. واژگان و توکن‌سازی
• 7. پردازش اولیه متن
• 8. حذف کلمات توقف
• 9. ریشه‌یابی کلمات
• 10. تبدیل به فرم پایه
• 11. مدل‌های زبانی آماری
• 12. مدل‌های N-gram
• 13. مدل‌های زبانی عصبی
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 15. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 16. شبکه‌های حافظه کوتاه (GRU)
• 17. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر
• 18. توکن‌های خود-توجهی
• 19. کاربردهای NLP در کشاورزی
• 20. شناسایی و دسته‌بندی بیماری‌های گیاهی
• 21. استخراج اطلاعات از متون علمی
• 22. تجزیه و تحلیل احساسات در مورد محصولات
• 23. پیش‌بینی شیوع بیماری
• 24. شناسایی عوامل محیطی مؤثر بر بیماری
• 25. منابع داده برای NLP در کشاورزی
• 26. مقالات علمی و پژوهشی
• 27. گزارش‌های سازمان‌های کشاورزی
• 28. پست‌های شبکه‌های اجتماعی
• 29. انجمن‌های آنلاین کشاورزان
• 30. داده‌های آب و هوایی و محیطی
• 31. جمع‌آوری داده‌ها
• 32. پیش‌پردازش داده‌ها
• 33. پاکسازی متن
• 34. نرمال‌سازی متن
• 35. نشانه‌گذاری معنایی
• 36. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 37. تجزیه وابستگی
• 38. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 39. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
• 40. مدل‌های LDA (Latent Dirichlet Allocation)
• 41. مدل‌های NMF (Non-negative Matrix Factorization)
• 42. استخراج ویژگی برای مدل‌سازی
• 43. تراکم کلمات (Bag-of-Words)
• 44. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
• 45. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
• 46. Word2Vec
• 47. GloVe
• 48. FastText
• 49. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 50. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• 51. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 52. RoBERTa
• 53. XLNet
• 54. تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 55. معماری مدل برای پیش‌بینی روندها
• 56. لایه ورودی
• 57. لایه استخراج ویژگی
• 58. لایه پیش‌بینی
• 59. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) برای متن
• 60. مدل‌سازی توالی با RNN و LSTM
• 61. استفاده از مکانیزم توجه
• 62. معماری ترانسفورمر برای پیش‌بینی
• 63. پیش‌بینی روند شیوع بیماری
• 64. تعیین فاکتورهای مؤثر بر شیوع
• 65. مدل‌سازی الگوهای فضایی بیماری
• 66. شناسایی خوشه‌های بیماری
• 67. ارتباط با داده‌های مکانی
• 68. کاربرد NLP در شناسایی زودهنگام بیماری
• 69. تحلیل گزارش‌های کشاورزان
• 70. پایش شبکه‌های اجتماعی
• 71. تشخیص علائم بیماری از طریق متن
• 72. مدل‌سازی پیش‌بینی کننده برای مدیریت آفات
• 73. پیش‌بینی نیاز به سم‌پاشی
• 74. مدل‌سازی اقتصادی اثرات بیماری
• 75. تحلیل هزینه‌های خسارت
• 76. پیش‌بینی تأثیر بر بازار
• 77. ارزیابی ریسک بیماری
• 78. متریک‌های ارزیابی مدل
• 79. دقت (Accuracy)
• 80. دقت (Precision)
• 81. بازیابی (Recall)
• 82. امتیاز F1
• 83. منحنی ROC و AUC
• 84. ارزیابی مدل‌های NLP
• 85. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 86. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 87. تفسیرپذیری مدل‌ها
• 88. ملاحظات اخلاقی در NLP کشاورزی
• 89. حریم خصوصی داده‌ها
• 90. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 91. مسئولیت‌پذیری
• 92. چالش‌های مدل‌سازی زبانی در کشاورزی
• 93. کمبود داده‌های زبانی تخصصی
• 94. پیچیدگی زبان کشاورزی
• 95. ابهام معنایی
• 96. محدودیت‌های محاسباتی
• 97. آینده مدل‌سازی زبانی برای کشاورزی
• 98. استفاده از یادگیری تقویتی
• 99. ادغام با سنسورهای IoT
• 100. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)