دوره استفاده از تکنیک‌های یادگیری انتقالی در مدل‌سازی زبان‌های کم‌منابع همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از تکنیک‌های یادگیری انتقالی در مدل‌سازی زبان‌های کم‌منابع

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای زبان‌های کم‌منابع (Low-Resource Languages)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی
• 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین برای مدل‌سازی زبان
• 3. انواع مدل‌های زبانی سنتی
• 4. محدودیت‌های مدل‌های زبانی سنتی
• 5. مفهوم یادگیری انتقالی و اهمیت آن
• 6. انواع یادگیری انتقالی: پیش‌آموزش و تنظیم دقیق
• 7. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 8. پیش‌پردازش متن برای مدل‌سازی زبان
• 9. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 10. ساخت واژگان و نمایش متنی
• 11. کلمات گمشده و اهمیت آن‌ها
• 12. مدل‌های مبتنی بر شمارش: TF-IDF
• 13. مدل‌های زبانی آماری: N-grams
• 14. نشانه‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 15. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 16. تحلیل وابستگی نحوی (Dependency Parsing)
• 17. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 19. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTMs)
• 20. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRUs)
• 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای متن
• 22. مفهوم جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 23. Word2Vec: Skip-gram و CBOW
• 24. GloVe: مدل‌سازی مبتنی بر ماتریس هم‌وقوعی
• 25. FastText: در نظر گرفتن زیرکلمات
• 26. کاربرد جاسازی کلمات در مدل‌سازی زبان
• 27. معماری ترانسفورمر (Transformer)
• 28. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 29. خودتوجهی (Self-Attention)
• 30. ترانسفورمرهای انکودر-دیکودر
• 31. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 32. پیش‌نمونه‌سازی مدل‌های ترانسفورمر
• 33. BERT: مدل مبتنی بر انکودر
• 34. GPT: مدل مبتنی بر دیکودر
• 35. RoBERTa: بهینه‌سازی BERT
• 36. XLNet: رویکرد ترانسفورمر تعمیم‌یافته
• 37. ALBERTa: مدل سبک‌تر
• 38. مفهوم مدل‌سازی زبان کم‌منابع
• 39. چالش‌های مدل‌سازی زبان‌های کم‌منابع
• 40. اهمیت یادگیری انتقالی برای زبان‌های کم‌منابع
• 41. روش‌های یادگیری انتقالی: انتقال پارامتر
• 42. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 43. تنظیم دقیق با داده‌های کم
• 44. تنظیم دقیق مبتنی بر وظیفه (Task-specific Fine-tuning)
• 45. انتقال دانش (Knowledge Transfer)
• 46. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 47. یادگیری انتقالی بدون نظارت (Unsupervised Transfer Learning)
• 48. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های مصنوعی
• 49. روش‌های تقویت داده (Data Augmentation)
• 50. تولید داده‌های مصنوعی با مدل‌های زبانی
• 51. ترجمه ماشینی برای تقویت داده
• 52. تکنیک‌های یادگیری انتقالی برای وظایف خاص
• 53. طبقه‌بندی متن با یادگیری انتقالی
• 54. تشخیص احساسات با استفاده از مدل‌های انتقالی
• 55. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های انتقالی
• 56. پاسخ به پرسش با مدل‌های انتقالی
• 57. استخراج اطلاعات با مدل‌های انتقالی
• 58. تولید متن با مدل‌های انتقالی
• 59. شناسایی زبان (Language Identification)
• 60. تشخیص نویسنده (Author Identification)
• 61. مدل‌سازی زبان برای زبان فارسی
• 62. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 63. داده‌های موجود برای زبان فارسی
• 64. پیش‌پردازش متن فارسی
• 65. نشانه‌گذاری اجزای کلام فارسی
• 66. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار فارسی
• 67. تحلیل وابستگی نحوی فارسی
• 68. جاسازی کلمات فارسی
• 69. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده برای فارسی (مانند ParsBERT)
• 70. تنظیم دقیق مدل‌های فارسی برای وظایف مختلف
• 71. ساخت واژگان و نمایش متنی برای فارسی
• 72. پردازش متن‌های فارسی با ساختار پیچیده
• 73. مدل‌سازی زبان برای گویش‌های فارسی
• 74. کاربرد یادگیری انتقالی در زبان فارسی
• 75. ارزیابی مدل‌های زبانی فارسی
• 76. تولید محتوای آموزشی با رویکرد انتقالی
• 77. بررسی مقایسه‌ای مدل‌های زبانی انتقالی
• 78. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی زبان
• 79. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 80. سوگیری در مدل‌های زبانی و راه‌های مقابله
• 81. استفاده مسئولانه از مدل‌های زبانی
• 82. آینده یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی
• 83. مدل‌های زبانی خودرگرسیو و پیش‌بینی آینده
• 84. مدل‌های مولد و خلاقیت
• 85. یادگیری انتقالی در حوزه‌های بین‌رشته‌ای
• 86. مدل‌سازی زبان برای کاربردهای صنعتی
• 87. مدل‌سازی زبان برای آموزش زبان
• 88. مدل‌سازی زبان برای تحقیقات علمی
• 89. نکات پیشرفته در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 90. یادگیری انتقالی با استفاده از منابع چندزبانه
• 91. استفاده از مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 92. تکنیک‌های بهینه‌سازی برای مدل‌های بزرگ
• 93. مقیاس‌پذیری و کارایی مدل‌های انتقالی
• 94. توسعه مدل‌های زبانی برای زبان‌های اقلیت در ایران
• 95. ارزیابی عمیق عملکرد مدل‌ها