دوره کاربرد مجموعه داده‌های زبانی در ترجمه ماشینی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد مجموعه داده‌های زبانی در ترجمه ماشینی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مجموعه داده‌های زبانی (Corpora)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی
• 2. تاریخچه ترجمه ماشینی
• 3. انواع ترجمه ماشینی
• 4. ترجمه ماشینی آماری
• 5. مبانی آماری در ترجمه ماشینی
• 6. مدل‌های زبانی
• 7. مدل‌های زبانی مبتنی بر ان‌گرام
• 8. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 9. مجموعه داده‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 10. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 11. پاک‌سازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 12. توکنایز کردن و نرمال‌سازی متن
• 13. هم‌ترازی موازی جملات
• 14. روش‌های هم‌ترازی آماری
• 15. هم‌ترازی مبتنی بر کلمات
• 16. هم‌ترازی مبتنی بر عبارات
• 17. ارزیابی کیفیت هم‌ترازی
• 18. مدل‌های ترجمه ماشینی آماری مبتنی بر عبارت
• 19. یادگیری جداول ترجمه
• 20. یادگیری جداول تولید
• 21. یادگیری جداول واژه‌بندی
• 22. مدل واژه‌بندی
• 23. مدل تولید
• 24. مدل ترجمه
• 25. بهینه‌سازی مدل‌های آماری
• 26. جریمه طول جمله
• 27. جریمه واژه‌بندی
• 28. روش‌های ترکیب مدل‌ها
• 29. ترجمه ماشینی عصبی
• 30. مبانی شبکه‌های عصبی
• 31. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 32. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTM)
• 33. شبکه‌های حافظه کوتاه (GRU)
• 34. معماری رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 35. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 36. ترجمه ماشینی مبتنی بر توجه
• 37. یادگیری در ترجمه ماشینی عصبی
• 38. تابع هزینه و بهینه‌سازی
• 39. روش‌های انتشار معکوس
• 40. بهینه‌سازی با گرادیان کاهشی
• 41. تنظیم نرخ یادگیری
• 42. مدل‌های زبانی عصبی
• 43. ارزیابی مدل‌های زبانی عصبی
• 44. مجموعه داده‌های بزرگ برای ترجمه ماشینی عصبی
• 45. پیش‌پردازش داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
• 46. Tokenization و Embedding
• 47. Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 48. Contextual Embeddings (ELMo, BERT)
• 49. معماری‌های پیشرفته ترجمه ماشینی عصبی
• 50. Transformer
• 51. لایه خود-توجه (Self-Attention)
• 52. لایه چند-سر-توجه (Multi-Head Attention)
• 53. لایه موقعیت‌یابی (Positional Encoding)
• 54. ساختار رمزگذار-رمزگشای ترنسفورمر
• 55. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 56. BERT برای ترجمه ماشینی
• 57. GPT برای ترجمه ماشینی
• 58. ترجمه ماشینی چندزبانه
• 59. ترجمه ماشینی در زبان فارسی
• 60. چالش‌های ترجمه ماشینی فارسی
• 61. منابع داده برای ترجمه فارسی
• 62. ارزیابی ترجمه ماشینی فارسی
• 63. کاربرد ترجمه ماشینی در صنعت
• 64. ترجمه اسناد فنی
• 65. ترجمه محتوای وب
• 66. ترجمه خودکار مکالمات
• 67. ترجمه ماشینی در حوزه حقوقی
• 68. ترجمه ماشینی در حوزه پزشکی
• 69. ترجمه ماشینی در حوزه آموزشی
• 70. ترجمه ماشینی در حوزه رسانه
• 71. ترجمه ماشینی در حوزه گردشگری
• 72. اخلاقیات در ترجمه ماشینی
• 73. سوگیری در داده‌های ترجمه ماشینی
• 74. عدالت در ترجمه ماشینی
• 75. حریم خصوصی در ترجمه ماشینی
• 76. آینده ترجمه ماشینی
• 77. ترجمه ماشینی بلادرنگ
• 78. ترجمه ماشینی صوتی
• 79. ترجمه ماشینی تصویری
• 80. ترجمه ماشینی با درک عمیق معنا
• 81. ترجمه ماشینی تطبیقی
• 82. شخصی‌سازی ترجمه ماشینی
• 83. ترجمه ماشینی و تفسیر
• 84. ترجمه ماشینی و خلاقیت
• 85. ترجمه ماشینی و فرهنگ
• 86. ترجمه ماشینی و زبان‌شناسی
• 87. ترجمه ماشینی و هوش مصنوعی
• 88. ترجمه ماشینی و یادگیری عمیق
• 89. ترجمه ماشینی و پردازش زبان طبیعی
• 90. ترجمه ماشینی و مهندسی نرم‌افزار
• 91. ترجمه ماشینی و علم داده
• 92. ترجمه ماشینی و آمار
• 93. ترجمه ماشینی و ریاضیات
• 94. ترجمه ماشینی و فیزیک
• 95. ترجمه ماشینی و منطق
• 96. مبانی فقهی و شرعی در تولید محتوای آموزشی
• 97. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
• 98. اصول اخلاقی در تولید محتوای آموزشی
• 99. چارچوب‌های قانونی نشر محتوا
• 100. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی ناظر بر آموزش