دوره طراحی و ارزیابی مدل‌های زبانی آماری سفارشی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و ارزیابی مدل‌های زبانی آماری سفارشی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی آماری
• 2. مفاهیم پایه‌ای احتمال و آمار در پردازش زبان طبیعی
• 3. جبر خطی برای مدل‌های زبانی
• 4. حساب دیفرانسیل و انتگرال در یادگیری ماشین
• 5. مبانی یادگیری ماشین
• 6. انواع مدل‌های آماری
• 7. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش
• 8. مدل‌های زبانی ان‌گرامی
• 9. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 10. توکن‌سازی و نرمال‌سازی
• 11. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی
• 12. حذف کلمات توقف
• 13. بردارسازی متنی (Bag-of-Words)
• 14. TF-IDF و اهمیت واژگان
• 15. مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری عمیق
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 17. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 18. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 20. مدل‌های زبانی مبتنی بر توجه (Attention)
• 21. ترنسفورمرها و مکانیسم توجه
• 22. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 23. BERT و مدل‌های مبتنی بر آن
• 24. GPT و مدل‌های مولد
• 25. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Fine-tuning)
• 26. معماری‌های مدل‌های زبانی سفارشی
• 27. طراحی معماری‌های سفارشی
• 28. انتخاب لایه‌ها و توابع فعال‌سازی
• 29. بهینه‌سازی معماری برای وظایف خاص
• 30. آموزش مدل‌های زبانی
• 31. مجموعه‌داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
• 32. تقسیم‌بندی داده‌ها
• 33. تابع هزینه و بهینه‌سازها
• 34. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری
• 35. نظارت بر فرآیند آموزش
• 36. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 37. معیارهای ارزیابی سنتی (Perplexity)
• 38. معیارهای ارزیابی مبتنی بر وظیفه
• 39. ارزیابی کیفی خروجی مدل
• 40. تحلیل خطا و بهبود مدل
• 41. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 42. تولید متن پیوسته
• 43. کنترل ویژگی‌های متن تولیدی
• 44. تولید متن خلاقانه (با رعایت چارچوب)
• 45. تولید پاسخ برای پرسش‌ها
• 46. خلاصه‌سازی متن
• 47. ترجمه ماشینی آماری
• 48. ترجمه ماشینی عصبی
• 49. مدل‌های زبانی برای طبقه‌بندی متن
• 50. تشخیص احساسات
• 51. شناسایی موضوعات
• 52. مدل‌های زبانی برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 53. مدل‌های زبانی برای پاسخگویی به پرسش
• 54. مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل نحوی
• 55. مدل‌های زبانی برای تحلیل معنایی
• 56. مدل‌های زبانی برای درک مطلب
• 57. مدل‌های زبانی برای تولید کد (با رعایت چارچوب)
• 58. مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل گفتار (با رعایت چارچوب)
• 59. مدل‌های زبانی برای پردازش زبان فارسی
• 60. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 61. مجموعه‌داده‌های فارسی
• 62. مدل‌های زبانی مخصوص زبان فارسی
• 63. تنظیم مدل‌های عمومی برای فارسی
• 64. کاربرد مدل‌های زبانی در صنعت
• 65. کاربرد در خدمات مشتریان
• 66. کاربرد در بازاریابی محتوا
• 67. کاربرد در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی (با رعایت چارچوب)
• 68. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر (با رعایت چارچوب)
• 69. کاربرد در آموزش مجازی (با رعایت چارچوب)
• 70. اخلاق در مدل‌های زبانی
• 71. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 72. عدالت و شفافیت در مدل‌های زبانی
• 73. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 74. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های زبانی
• 75. قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
• 76. چارچوب شرعی در پردازش زبان
• 77. ملاحظات فقهی در کاربردهای زبانی
• 78. رعایت موازین اسلامی در تولید محتوا
• 79. ملاحظات فرهنگی در پردازش زبان فارسی
• 80. مقایسه مدل‌های زبانی آماری و مبتنی بر یادگیری عمیق
• 81. مزایا و معایب هر رویکرد
• 82. انتخاب مدل مناسب برای وظایف مختلف
• 83. ترکیب مدل‌های زبانی (Ensemble Methods)
• 84. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پردازش زبان
• 85. یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
• 86. مدل‌های زبانی گراف (Graph-based Language Models)
• 87. پردازش زبان طبیعی توزیع‌شده
• 88. مدل‌های زبانی کوچک و بهینه
• 89. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 90. استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های عملیاتی
• 91. پایش و نگهداری مدل‌های زبانی
• 92. نوآوری‌های اخیر در مدل‌های زبانی
• 93. آینده مدل‌های زبانی آماری
• 94. طراحی مدل‌های زبانی با رویکرد بومی
• 95. ارزیابی تخصصی مدل‌های زبانی در ایران
• 96. مدل‌های زبانی برای حوزه‌های دانش تخصصی (با رعایت چارچوب)
• 97. کاربرد مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی مولد (با رعایت چارچوب)