دوره معماری‌های مدرن NLU: ترانسفورمرها، شبکه‌های عصبی و فراتر از آن همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری‌های مدرن NLU: ترانسفورمرها، شبکه‌های عصبی و فراتر از آن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی مدرن
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 3. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 4. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: گرادیان نزولی
• 5. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 7. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (LSTM)
• 8. واحدهای بازگشتی دروازه‌دار (GRU)
• 9. پردازش دنباله‌ها با RNNها
• 10. چالش‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 11. مقدمه‌ای بر معماری ترانسفورمر
• 12. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 13. توجه خودی (Self-Attention)
• 14. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 15. لایه‌های انکودر در ترانسفورمر
• 16. لایه دیکودر در ترانسفورمر
• 17. ساختار کلی معماری ترانسفورمر
• 18. ترانسفورمرها برای وظایف ترجمه ماشینی
• 19. کاربرد ترانسفورمرها در خلاصه‌سازی متن
• 20. ترانسفورمرها برای تولید متن
• 21. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر
• 22. BERT: نمایش دوطرفه از رمزگذار ترانسفورمر
• 23. آموزش پیشرفته BERT (Pre-training)
• 24. تنظیم دقیق BERT (Fine-tuning)
• 25. کاربردهای BERT در پاسخ به سوال
• 26. BERT برای تشخیص احساسات
• 27. GPT: مولد از پیش آموزش‌دیده ترانسفورمر
• 28. GPT-1، GPT-2 و GPT-3
• 29. تولید متن خلاقانه با GPT
• 30. کاربرد GPT در چت‌بات‌ها
• 31. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 32. معماری‌های LLMهای مدرن
• 33. چالش‌های مقیاس‌پذیری در LLMs
• 34. آموزش و تنظیم LLMs
• 35. ارزیابی LLMs
• 36. کاربرد LLMs در تحلیل متن
• 37. LLMs برای درک مطلب
• 38. LLMs و تولید محتوای داستانی
• 39. LLMs در حوزه آموزش
• 40. اخلاق در LLMs و پردازش زبان طبیعی
• 41. تعصبات در مدل‌های زبانی
• 42. کاهش تعصبات در LLMs
• 43. شفافیت و قابلیت تفسیر LLMs
• 44. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
• 45. امنیت در مدل‌های زبانی
• 46. کاربردهای پردازش زبان طبیعی در سلامت
• 47. پردازش زبان طبیعی در حوزه حقوق
• 48. پردازش زبان طبیعی در امور مالی
• 49. پردازش زبان طبیعی در حوزه گردشگری
• 50. پردازش زبان طبیعی در خدمات مشتریان
• 51. پردازش زبان طبیعی برای دستیاران صوتی
• 52. پردازش زبان طبیعی و واقعیت افزوده
• 53. پردازش زبان طبیعی و واقعیت مجازی
• 54. پردازش زبان طبیعی در بازی‌های ویدئویی
• 55. پردازش زبان طبیعی و شبکه‌های اجتماعی
• 56. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 57. شناسایی اخبار جعلی با NLP
• 58. پردازش زبان طبیعی برای تحلیل بازار
• 59. پردازش زبان طبیعی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 60. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش
• 61. مدیریت دانش با NLP
• 62. استخراج اطلاعات از متن
• 63. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 64. رابطه استخراج موجودیت (RE)
• 65. تحلیل معنایی متن
• 66. تشخیص موضوع (Topic Modeling)
• 67. خوشه‌بندی متون
• 68. طبقه‌بندی متون
• 69. تحلیل احساسات و نظرات
• 70. شناسایی طنز و کنایه در متن
• 71. پردازش زبان طبیعی چندزبانه
• 72. ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
• 73. چالش‌های ترجمه ماشینی
• 74. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 75. پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر
• 76. پردازش زبان طبیعی و پردازش تصویر
• 77. پردازش زبان طبیعی و پردازش صدا
• 78. پردازش زبان طبیعی در رباتیک
• 79. یادگیری تقویتی در NLP
• 80. یادگیری انتقالی در NLP
• 81. یادگیری فدرال در NLP
• 82. یادگیری فعال در NLP
• 83. روش‌های کاهش ابعاد در NLP
• 84. نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 85. Word2Vec و GloVe
• 86. نمایش متون (Document Embeddings)
• 87. مدل‌های زبانی مولد پیشرفته
• 88. مدل‌های زبانی شرطی
• 89. تولید متن با کنترل معنایی
• 90. ارزیابی کیفی متن تولید شده
• 91. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 92. کاربرد هوش مصنوعی مولد در هنر
• 93. هوش مصنوعی مولد در موسیقی
• 94. هوش مصنوعی مولد در طراحی
• 95. آینده پردازش زبان طبیعی
• 96. چالش‌های پیش رو در NLP
• 97. مسیرهای تحقیقاتی آینده در NLP
• 98. اهمیت پردازش زبان طبیعی در دنیای امروز