دوره یادگیری انتقالی برای متخصصان پردازش زبان طبیعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری انتقالی برای متخصصان 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. مفاهیم پایه یادگیری انتقالی
• 3. انتقال دانش در یادگیری ماشین
• 4. انواع یادگیری انتقالی
• 5. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در NLP
• 6. اهمیت مدل‌های زبانی بزرگ
• 7. معماری ترنسفورمر و ترنسفورمرهای اولیه
• 8. ترنسفورمرهای مبتنی بر رمزگذار (Encoder-only)
• 9. ترنسفورمرهای مبتنی بر رمزگشا (Decoder-only)
• 10. ترنسفورمرهای رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 11. مدل‌های BERT و خانواده آن
• 12. کاربردهای BERT در وظایف NLP
• 13. مدل‌های GPT و خانواده آن
• 14. کاربردهای GPT در وظایف NLP
• 15. مدل‌های RoBERTa و XLNet
• 16. مقایسه مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 17. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 18. روش‌های تنظیم دقیق
• 19. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 20. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 21. تنظیم دقیق برای پاسخگویی به سوالات
• 22. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 23. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 24. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 25. انتقال دانش بین زبان‌ها (Cross-lingual Transfer)
• 26. مدل‌های چندزبانه (Multilingual Models)
• 27. کاربرد مدل‌های چندزبانه
• 28. انتقال دانش در پردازش زبان طبیعی فارسی
• 29. چالش‌های انتقال دانش برای زبان فارسی
• 30. منابع داده برای پردازش زبان طبیعی فارسی
• 31. ساخت مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده فارسی
• 32. تنظیم دقیق مدل‌های فارسی
• 33. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 34. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی متن
• 35. معیارهای ارزیابی برای NER
• 36. معیارهای ارزیابی برای پاسخگویی به سوالات
• 37. معیارهای ارزیابی برای خلاصه‌سازی متن
• 38. معیارهای ارزیابی برای ترجمه ماشینی
• 39. کاربردهای عملی یادگیری انتقالی در صنعت
• 40. یادگیری انتقالی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 41. یادگیری انتقالی در تحلیل احساسات
• 42. یادگیری انتقالی در پردازش گفتار
• 43. یادگیری انتقالی در درک مطلب
• 44. یادگیری انتقالی در تولید متن
• 45. یادگیری انتقالی در ربات‌های گفتگو
• 46. یادگیری انتقالی در کشف اطلاعات
• 47. یادگیری انتقالی در تحلیل بازار سهام
• 48. یادگیری انتقالی در حوزه سلامت
• 49. یادگیری انتقالی در آموزش
• 50. ملاحظات اخلاقی در یادگیری انتقالی
• 51. سوگیری در مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 52. کاهش سوگیری در مدل‌های NLP
• 53. حریم خصوصی در داده‌های متنی
• 54. تفسیرپذیری مدل‌های NLP
• 55. یادگیری انتقالی با داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 56. یادگیری انتقالی با داده‌های بسیار کم (Zero-shot Learning)
• 57. تکنیک‌های یادگیری انتقالی پیشرفته
• 58. انتقال دانش با استفاده از دانش خارجی
• 59. انتقال دانش با استفاده از گراف‌های دانش
• 60. یادگیری انتقالی تعاملی
• 61. یادگیری انتقالی در زمان واقعی (Real-time)
• 62. معماری‌های نوین در یادگیری انتقالی
• 63. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention-based Models)
• 64. مدل‌های مبتنی بر گراف (Graph-based Models)
• 65. مدل‌های مبتنی بر دانش (Knowledge-based Models)
• 66. ترکیب مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده با مدل‌های تخصصی
• 67. بهینه‌سازی فرآیند تنظیم دقیق
• 68. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization) در تنظیم دقیق
• 69. استفاده از داده‌های افزوده (Data Augmentation)
• 70. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق
• 71. یادگیری انتقالی در حوزه زبان‌های کم‌منبع
• 72. ملاحظات محاسباتی در یادگیری انتقالی
• 73. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی
• 74. بهینه‌سازی مصرف حافظه
• 75. مقیاس‌پذیری مدل‌ها
• 76. آینده یادگیری انتقالی در NLP
• 77. روندهای تحقیقاتی جدید
• 78. چالش‌های پیش رو
• 79. نقش یادگیری انتقالی در هوش مصنوعی عمومی
• 80. کارگاه عملی: تنظیم دقیق یک مدل BERT
• 81. کارگاه عملی: استفاده از مدل‌های GPT برای تولید متن
• 82. کارگاه عملی: پیاده‌سازی NER با یادگیری انتقالی
• 83. کارگاه عملی: ساخت یک سیستم پاسخگویی به سوالات ساده
• 84. کارگاه عملی: تحلیل احساسات با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 85. کارگاه عملی: پردازش اسناد فارسی با مدل‌های انتقالی
• 86. کارگاه عملی: ارزیابی عملکرد مدل‌های NLP
• 87. کارگاه عملی: معرفی ابزارهای رایج برای یادگیری انتقالی
• 88. کارگاه عملی: ساخت یک پایپ‌لاین پردازش زبان طبیعی
• 89. مرور جامع مفاهیم یادگیری انتقالی
• 90. کاربردهای پیشرفته یادگیری انتقالی
• 91. مباحث نوین در حوزه مدل‌های زبانی بزرگ
• 92. آینده شغلی متخصصان NLP با یادگیری انتقالی
• 93. جمع‌بندی و مسیرهای یادگیری آتی