دوره کاربرد عملی یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد عملی یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری انتقالی (Transfer Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
• 3. معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق برای NLP
• 4. انواع مدل‌های زبانی: از N-gram تا مدل‌های ترنسفورمر
• 5. مفاهیم کلیدی در یادگیری انتقالی: پیش‌آموزش و تنظیم دقیق
• 6. نکات مهم در انتخاب مدل پیش‌آموزش‌دیده
• 7. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان
• 8. کاربرد مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در وظایف NLP
• 9. تحلیل احساسات با استفاده از مدل‌های انتقالی
• 10. دسته‌بندی متن با استفاده از مدل‌های انتقالی
• 11. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER) با مدل‌های انتقالی
• 12. استخراج رابطه بین موجودیت‌ها با مدل‌های انتقالی
• 13. پاسخ به پرسش (Question Answering) با مدل‌های انتقالی
• 14. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های انتقالی
• 15. ترجمه ماشینی با مدل‌های انتقالی
• 16. تولید متن با مدل‌های انتقالی
• 17. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهایشان
• 18. معماری ترنسفورمر به زبان ساده
• 19. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 20. انواع مکانیسم توجه: Self-Attention و Multi-Head Attention
• 21. پیش‌آموزش مدل‌های ترنسفورمر: BERT، GPT و ...
• 22. تنظیم دقیق BERT برای وظایف مختلف
• 23. تنظیم دقیق GPT برای وظایف مختلف
• 24. مدل‌های مبتنی بر توکن (Token-based Models)
• 25. مدل‌های مبتنی بر کلمه (Word-based Models)
• 26. مدل‌های مبتنی بر کاراکتر (Character-based Models)
• 27. چالش‌های پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 28. منابع داده برای پردازش زبان فارسی
• 29. پیش‌پردازش متن فارسی: توکنیزه کردن، نرمال‌سازی و ...
• 30. حذف کلمات توقف (Stop Words) در زبان فارسی
• 31. ریشه‌یابی کلمات (Stemming/Lemmatization) در فارسی
• 32. نمایش کلمات: Word Embeddings
• 33. Word2Vec و GloVe: مبانی و کاربردها
• 34. تفاوت بین Word Embeddings و Contextual Embeddings
• 35. ELMo: اولین مدل Contextual Embedding
• 36. BERT: معماری، آموزش و کاربردها
• 37. تنظیم دقیق BERT برای طبقه‌بندی متن
• 38. تنظیم دقیق BERT برای NER
• 39. تنظیم دقیق BERT برای QA
• 40. GPT-2 و GPT-3: معماری و قابلیت‌ها
• 41. استفاده از GPT برای تولید متن خلاقانه
• 42. استفاده از GPT برای پاسخ به سوالات
• 43. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 44. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 45. Perplexity و مفاهیم آن
• 46. Precision، Recall و F1-Score در NLP
• 47. BLEU Score برای ترجمه ماشینی
• 48. ROUGE Score برای خلاصه‌سازی متن
• 49. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های NLP
• 50. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 51. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های NLP
• 52. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در NLP
• 53. کاربردهای عملی یادگیری انتقالی در صنعت
• 54. یادگیری انتقالی در چت‌بات‌ها و دستیارهای صوتی
• 55. یادگیری انتقالی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 56. یادگیری انتقالی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 57. یادگیری انتقالی در پردازش اسناد حقوقی
• 58. یادگیری انتقالی در حوزه پزشکی و سلامت
• 59. یادگیری انتقالی در آموزش و یادگیری
• 60. یادگیری انتقالی در حوزه مالی و بانکی
• 61. مبانی بانکداری بدون ربا و کاربرد آن در NLP
• 62. استفاده از NLP برای تحلیل صورت‌های مالی
• 63. استفاده از NLP برای کشف تقلب مالی
• 64. یادگیری انتقالی برای بهبود تجربه کاربری
• 65. مدل‌های تخصصی برای زبان فارسی
• 66. ترکیب مدل‌های زبان با دانش دامنه
• 67. یادگیری انتقالی تقویتی (Reinforcement Learning for Transfer Learning)
• 68. روش‌های پیشرفته تنظیم دقیق
• 69. یادگیری انتقالی چندوظیفه‌ای (Multi-task Transfer Learning)
• 70. یادگیری انتقالی مقاوم (Robust Transfer Learning)
• 71. یادگیری انتقالی با داده‌های کم (Few-shot Transfer Learning)
• 72. یادگیری انتقالی بدون نظارت (Unsupervised Transfer Learning)
• 73. یادگیری انتقالی نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Transfer Learning)
• 74. معماری‌های پیشرفته‌تر از ترنسفورمر
• 75. مبانی مدل‌های گراف عصبی (Graph Neural Networks) برای NLP
• 76. کاربرد GNN در پردازش زبان طبیعی
• 77. یادگیری انتقالی در مدل‌های گراف عصبی
• 78. چالش‌های اجرایی و بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ
• 79. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
• 80. تکنیک‌های هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
• 81. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU/TPU)
• 82. مدیریت حافظه و محاسبات در مدل‌های بزرگ
• 83. ملاحظات مربوط به پردازش زبان طبیعی در ایران
• 84. فرهنگ و زبان فارسی در مدل‌های NLP
• 85. احترام به موازین شرعی و قانونی در محتوای آموزشی
• 86. استفاده از واژگان مناسب و محترمانه
• 87. جلوگیری از ترویج محتوای نامناسب
• 88. انطباق با آیین‌نامه‌های ساماندهی محتوای دیجیتال
• 89. چارچوب‌های علمی و فقهی رسمی در موضوعات حساس
• 90. رویکردهای علمی در تحلیل و پردازش متن
• 91. کاربرد عملی در توسعه نرم‌افزارهای آموزشی
• 92. توسعه ابزارهای هوشمند برای آموزش
• 93. یادگیری انتقالی در تحلیل متون تاریخی و مذهبی
• 94. تحلیل و پردازش متون دینی با رویکرد شرعی
• 95. کاربرد NLP در تحلیل متون فقهی و کلامی
• 96. ملاحظات حقوقی و مالی در استفاده از NLP
• 97. ارزیابی و انتخاب مدل‌های مناسب برای وظایف خاص
• 98. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌ها
• 99. پروژه‌های عملی و کاربردی با یادگیری انتقالی
• 100. آینده یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی