دوره تکنیک‌های پیشرفته NLU: استخراج اطلاعات، تحلیل احساسات و بیش از آن همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته NLU: استخراج اطلاعات، تحلیل احساسات و بیش از آن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: فهم زبان طبیعی (Natural Language Understanding - NLU)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. ساختارهای زبان و نمایش آن‌ها
• 3. مدل‌های زبانی آماری
• 4. مدل‌های آماری برای NLU
• 5. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی در NLU
• 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 7. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 8. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 10. مدل‌های ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 11. مقدمه‌ای بر استخراج اطلاعات
• 12. شناسایی موجودیت نام‌دار (NER)
• 13. طبقه‌بندی موجودیت نام‌دار
• 14. ارتباطات موجودیت نام‌دار
• 15. استخراج رابطه بین موجودیت‌ها
• 16. مدل‌های مبتنی بر قواعد برای استخراج اطلاعات
• 17. مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای استخراج اطلاعات
• 18. استخراج اطلاعات از متون ساختاریافته
• 19. استخراج اطلاعات از متون نیمه‌ساختاریافته
• 20. استخراج اطلاعات از متون بدون ساختار
• 21. استخراج اطلاعات در حوزه‌های خاص (پزشکی، حقوقی)
• 22. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات
• 23. دسته‌بندی احساسات (مثبت، منفی، خنثی)
• 24. تحلیل احساسات در مقیاس (امتیازدهی)
• 25. تحلیل احساسات در سطح جمله
• 26. تحلیل احساسات در سطح سند
• 27. تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه (Aspect-based Sentiment Analysis)
• 28. شناسایی نظرات (Opinion Mining)
• 29. استخراج نظرات و ویژگی‌ها
• 30. مدل‌های دیکشنری برای تحلیل احساسات
• 31. مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 32. مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل احساسات
• 33. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 34. تحلیل احساسات در نقد محصول
• 35. تحلیل احساسات در اخبار و رسانه‌ها
• 36. شناسایی شوخی و کنایه در متن
• 37. شناسایی طعنه و کنایه
• 38. مدل‌های زبانی برای درک طعنه
• 39. تحلیل احساسات چندزبانه
• 40. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات
• 41. مقدمه‌ای بر درک مطلب
• 42. مدل‌های درک مطلب مبتنی بر پرسش و پاسخ
• 43. استخراج پاسخ از متن
• 44. تولید پاسخ از متن
• 45. مدل‌های استدلال و نتیجه‌گیری
• 46. شناسایی انسجام و پیوستگی متن
• 47. مدل‌های استنتاج زبان طبیعی (NLI)
• 48. مدل‌های استنتاج منطقی
• 49. مدل‌های انتزاعی درک مطلب
• 50. مدل‌های خلاصه‌سازی متن
• 51. خلاصه‌سازی استخراجی
• 52. خلاصه‌سازی انتزاعی
• 53. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی
• 54. مدل‌های تولید متن
• 55. مدل‌های زبانی برای تولید متن
• 56. تولید متن خلاقانه
• 57. تولید متن با کنترل ویژگی‌ها
• 58. ترجمه ماشینی عصبی
• 59. مدل‌های ترنسفورمر برای ترجمه ماشینی
• 60. مقدمه‌ای بر پردازش گفتار
• 61. تشخیص گفتار
• 62. تولید گفتار
• 63. پردازش زبان طبیعی در کاربردهای تجاری
• 64. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 65. دستیارهای مجازی و چت‌بات‌ها
• 66. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 67. سیستم‌های توصیه‌گر
• 68. کاربرد NLU در هوش تجاری
• 69. کاربرد NLU در بهینه‌سازی موتور جستجو
• 70. کاربرد NLU در امنیت سایبری
• 71. کاربرد NLU در حوزه سلامت
• 72. کاربرد NLU در حوزه حقوقی
• 73. کاربرد NLU در حوزه آموزش
• 74. مدل‌های پیشرفته ترنسفورمر (BERT, GPT, RoBERTa)
• 75. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 76. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLU
• 77. یادگیری نیمه‌نظارتی در NLU
• 78. یادگیری بدون نظارت در NLU
• 79. یادگیری تقویتی در NLU
• 80. تفسیرپذیری مدل‌های NLU
• 81. ملاحظات اخلاقی در NLU
• 82. حریم خصوصی و داده‌ها در NLU
• 83. سوگیری در مدل‌های NLU
• 84. کاهش سوگیری در مدل‌های NLU
• 85. مدل‌های NLU چندوجهی (Multimodal NLU)
• 86. پردازش زبان طبیعی فارسی
• 87. چالش‌های پردازش زبان طبیعی فارسی
• 88. داده‌های فارسی برای NLU
• 89. ابزارها و کتابخانه‌های NLU فارسی
• 90. مطالعات موردی در NLU فارسی
• 91. آینده NLU و روندهای نوظهور
• 92. هوش مصنوعی مولد و NLU
• 93. پردازش زبان طبیعی و رباتیک
• 94. پردازش زبان طبیعی و واقعیت افزوده
• 95. پردازش زبان طبیعی و واقعیت مجازی
• 96. اخلاق در توسعه مدل‌های NLU پیشرفته