دوره مدل‌های زبانی آماری: اصول، روش‌ها و پیاده‌سازی در سیستم‌های توصیه‌گر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی آماری: اصول، روش‌ها و پیاده‌سازی در سیستم‌های توصیه‌گر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی آماری
• 2. مبانی احتمالات در مدل‌های زبانی
• 3. مفاهیم پایه‌ای زبان‌شناسی محاسباتی
• 4. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش
• 5. مدل‌های زبانی ان‌گرام
• 6. تخمین پارامترها در مدل‌های ان‌گرام
• 7. روش‌های نرم‌سازی (Smoothing) در مدل‌های ان‌گرام
• 8. ارزیابی مدل‌های زبانی (Perplexity)
• 9. کاربرد مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی
• 10. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 11. انواع سیستم‌های توصیه‌گر
• 12. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
• 13. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
• 14. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
• 15. چالش‌های طراحی سیستم‌های توصیه‌گر
• 16. نمایش برداری داده‌ها (Feature Engineering)
• 17. مدل‌های آماری برای نمایش متون
• 18. مدل‌های موضوعی (Topic Models)
• 19. مدل لتیتنت دیریکله (LDA)
• 20. استخراج موضوعات از متون با LDA
• 21. کاربرد LDA در سیستم‌های توصیه‌گر
• 22. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 24. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 25. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 26. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer)
• 27. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 28. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 29. کاربرد LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر
• 30. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 31. توکن‌سازی (Tokenization)
• 32. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 33. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 34. بردارسازی متون (Vectorization)
• 35. مدل کیسه کلمات (Bag-of-Words)
• 36. مدل TF-IDF
• 37. مدل‌های جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 38. Word2Vec
• 39. GloVe
• 40. FastText
• 41. کاربرد جاسازی کلمات در سیستم‌های توصیه‌گر
• 42. مدل‌سازی رفتار کاربر
• 43. جمع‌آوری و تحلیل داده‌های تعامل کاربر
• 44. مدل‌سازی تاریخچه تعامل کاربر
• 45. مدل‌سازی ترجیحات پنهان کاربر
• 46. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 47. معیارهای دقت (Precision) و بازیابی (Recall)
• 48. معیار F1-Score
• 49. معیارهای رتبه‌بندی (NDCG, MAP)
• 50. آزمایش A/B برای ارزیابی سیستم‌ها
• 51. مسائل اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 52. حریم خصوصی کاربران
• 53. سوگیری در توصیه‌ها
• 54. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری توصیه‌ها
• 55. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با پایتون
• 56. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی (NLTK, SpaCy)
• 57. کتابخانه‌های یادگیری ماشین (Scikit-learn)
• 58. کتابخانه‌های شبکه‌های عصبی (TensorFlow, PyTorch)
• 59. کتابخانه‌های سیستم‌های توصیه‌گر (Surprise)
• 60. ساخت یک سیستم توصیه‌گر ساده
• 61. مدل‌سازی داده‌های کاربر و آیتم
• 62. آموزش مدل‌های زبانی برای توصیه‌گر
• 63. بهبود عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
• 64. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 65. استفاده از تکنیک‌های ensemble
• 66. مدیریت داده‌های سرد (Cold Start Problem)
• 67. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش (Knowledge-based Recommenders)
• 68. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف (Graph-based Recommenders)
• 69. مدل‌سازی روابط پیچیده بین کاربران و آیتم‌ها
• 70. کاربرد مدل‌های زبانی در درک زمینه (Context Understanding)
• 71. توصیه‌گرهای پویا (Dynamic Recommenders)
• 72. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده (Personalized Recommenders)
• 73. تحلیل سری‌های زمانی در رفتار کاربر
• 74. مدل‌سازی عوامل خارجی مؤثر بر ترجیحات
• 75. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید توضیحات برای آیتم‌ها
• 76. تولید خلاصه‌های متنی برای توصیه‌گرها
• 77. توصیه‌گرهای چندوجهی (Multimodal Recommenders)
• 78. ادغام اطلاعات متنی، تصویری و صوتی
• 79. کاربرد مدل‌های زبانی در سیستم‌های پرسش و پاسخ توصیه‌گر
• 80. توصیه‌گرهای مبتنی بر گفتگو (Conversational Recommenders)
• 81. طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 82. تست و استقرار سیستم‌های توصیه‌گر
• 83. پایش عملکرد سیستم در طول زمان
• 84. به‌روزرسانی مدل‌ها و داده‌ها
• 85. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر
• 86. بهینه‌سازی برای داده‌های بزرگ
• 87. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات کاربران
• 88. توصیه‌گرهای اخلاقی و مسئولانه
• 89. استانداردهای اسلامی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 90. ملاحظات فقهی در توصیه‌گرها
• 91. حفظ کرامت و حریم خصوصی در توصیه‌گرها
• 92. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی در توسعه توصیه‌گرها
• 93. آینده مدل‌های زبانی و سیستم‌های توصیه‌گر
• 94. نوآوری‌ها و روندهای جدید
• 95. چالش‌های آینده و راهکارها
• 96. مطالعات موردی موفق در ایران
• 97. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با رویکرد بومی
• 98. توسعه مدل‌های زبانی با داده‌های فارسی
• 99. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه‌های تخصصی ایران
• 100. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده