دوره Perplexity, BLEU, ROUGE: معماری و کاربرد همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Perplexity, BLEU, ROUGE: معماری و کاربرد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: معیارهای ارزیابی (Perplexity, BLEU, ROUGE)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر ارزیابی مدل های زبانی
• 2. مفهوم پرپلکسیتی در مدل های زبانی
• 3. محاسبه پرپلکسیتی برای مدل های آماری
• 4. کاربرد پرپلکسیتی در ارزیابی مدل های زبانی
• 5. محدودیت های پرپلکسیتی
• 6. مقدمه ای بر معیارهای ارزیابی متن تولید شده
• 7. مفهوم BLEU و کاربرد آن
• 8. محاسبه BLEU
• 9. مؤلفه های BLEU (n-gram ها)
• 10. تفسیر امتیاز BLEU
• 11. محدودیت های BLEU
• 12. مقدمه ای بر معیارهای ارزیابی خلاصه سازی
• 13. مفهوم ROUGE و انواع آن
• 14. محاسبه ROUGE-N
• 15. محاسبه ROUGE-L
• 16. محاسبه ROUGE-S
• 17. تفسیر امتیاز ROUGE
• 18. مقایسه BLEU و ROUGE
• 19. کاربرد معیارهای ارزیابی در ترجمه ماشینی
• 20. کاربرد معیارهای ارزیابی در خلاصه سازی خودکار
• 21. کاربرد معیارهای ارزیابی در تولید متن
• 22. کاربرد معیارهای ارزیابی در پاسخگویی به سوال
• 23. کاربرد معیارهای ارزیابی در مدل های مکالمه ای
• 24. مقدمه ای بر معماری های مدل های زبانی
• 25. مدل های زبانی آماری (N-gram)
• 26. مدل های زبانی مبتنی بر شبکه های عصبی
• 27. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 28. شبکه های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 29. شبکه های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 30. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 31. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 32. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 33. خود-توجهی (Self-Attention)
• 34. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 35. مدل های زبانی پیش آموزش دیده
• 36. BERT و معماری آن
• 37. GPT و معماری آن
• 38. سایر مدل های زبانی پیش آموزش دیده
• 39. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های زبانی
• 40. مراحل تنظیم دقیق مدل های زبانی
• 41. انتخاب داده برای تنظیم دقیق
• 42. ارزیابی مدل های تنظیم دقیق شده
• 43. چالش های تنظیم دقیق
• 44. کاربردهای پیشرفته مدل های زبانی
• 45. تولید متن خلاقانه
• 46. تولید شعر و داستان
• 47. تولید محتوای آموزشی
• 48. تولید کد برنامه نویسی
• 49. ترجمه ماشینی پیشرفته
• 50. خلاصه سازی پیشرفته
• 51. سیستم های پرسش و پاسخ پیشرفته
• 52. تحلیل احساسات متنی
• 53. شناسایی موجودیت های نام دار (NER)
• 54. برچسب گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 55. استخراج رابطه (Relation Extraction)
• 56. مدل های زبانی برای زبان فارسی
• 57. چالش های پردازش زبان فارسی
• 58. معیارهای ارزیابی مدل های فارسی
• 59. مدل های زبانی پیش آموزش دیده برای فارسی
• 60. تنظیم دقیق مدل های فارسی
• 61. کاربردهای مدل های زبانی در ایران
• 62. ملاحظات اخلاقی در مدل های زبانی
• 63. سوگیری در مدل های زبانی
• 64. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل های زبانی
• 65. امنیت در مدل های زبانی
• 66. مقررات و قوانین مرتبط با محتوای دیجیتال در ایران
• 67. استانداردهای حاکم بر تولید محتوای آموزشی
• 68. چارچوب شرعی در تولید محتوا
• 69. اصول خانواده در تولید محتوا
• 70. حفظ منافع ملی در تولید محتوا
• 71. ارزیابی مدل های زبانی با پرپلکسیتی
• 72. ارزیابی مدل های زبانی با BLEU
• 73. ارزیابی مدل های زبانی با ROUGE
• 74. ارزیابی مدل های زبانی در وظایف خاص
• 75. مقدمه ای بر مدل های زبانی مولد
• 76. معماری های مدل های زبانی مولد
• 77. کاربردهای مدل های زبانی مولد
• 78. محدودیت های مدل های زبانی مولد
• 79. آینده مدل های زبانی
• 80. پیشرفت های آینده در معماری ها
• 81. کاربردهای نوظهور مدل های زبانی
• 82. اهمیت ارزیابی مستمر
• 83. تاثیر مقررات بر توسعه مدل های زبانی
• 84. نقش معیارهای ارزیابی در بهبود مدل ها
• 85. ارزیابی جامع مدل های زبانی
• 86. مدل سازی زبان فارسی برای کاربردهای بومی
• 87. بهینه سازی مدل ها برای منابع محاسباتی محدود
• 88. تولید محتوای آموزشی ایمن و سازگار
• 89. ارزیابی کیفی و کمی متن تولید شده
• 90. اصول انتشار محتوا در سامانه های آموزشی رسمی
• 91. مدل سازی زبان فارسی با رویکردهای اسلامی
• 92. پردازش زبان طبیعی برای علوم اسلامی
• 93. کاربرد مدل های زبانی در پژوهش های دینی
• 94. تولید محتوای متناسب با فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 95. مبانی شرعی در تولید محتوای متنی
• 96. استانداردهای فنی در ارزیابی مدل های زبانی
• 97. مبانی حقوقی انتشار محتوای دیجیتال
• 98. اصول اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 99. توسعه مدل های زبانی با رعایت قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 100. ارزیابی مدل های زبانی با رویکرد بومی