دوره مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی (NLP) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی (Language Models)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 3. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 4. انواع مدل‌های زبانی
• 5. مدل‌های آماری زبان
• 6. مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری عمیق
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 8. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 9. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 10. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 11. معماری ترنسفورمر
• 12. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 13. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر پیشرفته
• 14. BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
• 15. GPT: Generative Pre-trained Transformer
• 16. کاربرد مدل‌های زبانی در طبقه‌بندی متن
• 17. کاربرد مدل‌های زبانی در تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 18. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات
• 19. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
• 20. کاربرد مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی
• 21. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید متن
• 22. کاربرد مدل‌های زبانی در پاسخگویی به سوالات
• 23. کاربرد مدل‌های زبانی در مدل‌سازی موضوعی
• 24. کاربرد مدل‌های زبانی در تشخیص اسپم
• 25. کاربرد مدل‌های زبانی در تشخیص کلمات کلیدی
• 26. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی مکالمات
• 27. کاربرد مدل‌های زبانی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 28. کاربرد مدل‌های زبانی در پردازش گفتار
• 29. کاربرد مدل‌های زبانی در تشخیص لهجه
• 30. کاربرد مدل‌های زبانی در تشخیص گوینده
• 31. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید گفتار
• 32. آماده‌سازی داده برای مدل‌های زبانی
• 33. پیش‌پردازش متن
• 34. توکن‌سازی (Tokenization)
• 35. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 36. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 37. بردارسازی متن (Text Vectorization)
• 38. روش‌های Bag-of-Words
• 39. روش‌های TF-IDF
• 40. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings)
• 41. Word2Vec
• 42. GloVe
• 43. FastText
• 44. آموزش مدل‌های زبانی
• 45. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 46. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 47. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 48. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 49. دقت (Accuracy)
• 50. صحت (Precision)
• 51. بازیابی (Recall)
• 52. امتیاز F1
• 53. Perplexity
• 54. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 55. معماری‌های پیشرفته LLMs
• 56. تکنیک‌های بهینه‌سازی LLMs
• 57. کاربردهای عملی LLMs
• 58. تولید محتوای خلاقانه با LLMs
• 59. تولید کد با LLMs
• 60. تولید پاسخ‌های تخصصی با LLMs
• 61. محدودیت‌های LLMs
• 62. مسائل اخلاقی در LLMs
• 63. سوگیری در LLMs
• 64. شفافیت در LLMs
• 65. مسئولیت‌پذیری در LLMs
• 66. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 67. پردازش متن و تصویر
• 68. پردازش متن و صدا
• 69. کاربردهای مدل‌های زبانی چندوجهی
• 70. سیستم‌های پرسش و پاسخ چندوجهی
• 71. تولید شرح تصویر
• 72. ترجمه خودکار با در نظر گرفتن تصویر
• 73. آموزش مدل‌های زبانی با داده‌های فارسی
• 74. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 75. منابع داده برای زبان فارسی
• 76. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 77. مدل‌های زبانی فارسی پیش‌آموزش‌دیده
• 78. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی برای وظایف فارسی
• 79. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه سلامت (با رعایت چارچوب رسمی)
• 80. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه آموزش (با رعایت چارچوب رسمی)
• 81. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه حقوق (با رعایت چارچوب رسمی)
• 82. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه اقتصاد (با رعایت چارچوب رسمی)
• 83. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه فرهنگ (با رعایت چارچوب رسمی)
• 84. اخلاق در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های زبانی
• 85. ملاحظات شرعی و قانونی در پردازش زبان طبیعی
• 86. آینده مدل‌های زبانی
• 87. روندهای تحقیقاتی جدید در مدل‌های زبانی
• 88. مدل‌های زبانی قابل توضیح (Explainable LLMs)
• 89. مدل‌های زبانی کم‌مصرف (Efficient LLMs)
• 90. مدل‌های زبانی مقاوم (Robust LLMs)
• 91. مدل‌های زبانی تعاملی (Interactive LLMs)
• 92. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث