دوره مبانی و کاربردهای ترجمه ماشینی زبان‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای ترجمه ماشینی زبان‌ها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی ترجمه ماشینی
• 2. تاریخچه ترجمه ماشینی
• 3. رویکردهای آماری در ترجمه ماشینی
• 4. مدل‌های زبانی
• 5. مدل‌های آماری مبتنی بر کلمه
• 6. مدل‌های آماری مبتنی بر عبارت
• 7. مبانی یادگیری ماشین در ترجمه ماشینی
• 8. یادگیری نظارت شده
• 9. یادگیری بدون نظارت
• 10. مبانی یادگیری عمیق
• 11. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 14. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTM)
• 15. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 16. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 17. مبانی معماری ترنسفورمر
• 18. لایه انکودر در ترنسفورمر
• 19. لایه دیکودر در ترنسفورمر
• 20. چند سر توجه (Multi-Head Attention)
• 21. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings)
• 22. Word2Vec
• 23. GloVe
• 24. FastText
• 25. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 26. توکن‌سازی (Tokenization)
• 27. ریشه‌یابی (Stemming)
• 28. لمتایزیشن (Lemmatization)
• 29. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 30. تجزیه وابستگی (Dependency Parsing)
• 31. تجزیه نحوی (Constituency Parsing)
• 32. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 33. تشخیص روابط معنایی
• 34. استخراج اطلاعات
• 35. خلاصه‌سازی متن
• 36. تولید متن
• 37. مبانی ارزیابی ترجمه ماشینی
• 38. معیار BLEU
• 39. معیار METEOR
• 40. معیار TER
• 41. معیار chrF
• 42. مبانی داده‌های موازی
• 43. جمع‌آوری داده‌های موازی
• 44. پاکسازی داده‌های موازی
• 45. افزایش داده‌ها (Data Augmentation)
• 46. مبانی ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
• 47. مدل‌های انکودر-دیکودر
• 48. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 49. آموزش مدل‌های NMT
• 50. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 51. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 52. ترجمه ماشینی برای زبان‌های کم‌منبع
• 53. روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 54. استفاده از زبان‌های میانی (Pivot Languages)
• 55. مبانی ترجمه ماشینی آماری (SMT)
• 56. مدل‌های احتمال شرطی
• 57. مدل‌های ترجمه مبتنی بر عبارت
• 58. مدل‌های زبان در SMT
• 59. مبانی قواعد زبانی در ترجمه ماشینی
• 60. روش‌های مبتنی بر قاعده (Rule-Based MT)
• 61. ترکیب روش‌های آماری و قواعدی
• 62. کاربردهای ترجمه ماشینی
• 63. ترجمه اسناد فنی
• 64. ترجمه وب‌سایت‌ها
• 65. ترجمه محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 66. ترجمه مکالمات زنده
• 67. ترجمه متون ادبی (با احتیاط)
• 68. مبانی اخلاق در ترجمه ماشینی
• 69. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 70. حفظ حریم خصوصی
• 71. شفافیت در استفاده از MT
• 72. مبانی حقوقی استفاده از MT
• 73. حقوق مالکیت فکری
• 74. مسئولیت‌پذیری در خطاها
• 75. ترجمه ماشینی در خدمت به جامعه
• 76. دسترسی به اطلاعات
• 77. ارتباطات بین‌فرهنگی
• 78. آموزش زبان
• 79. ترجمه ماشینی و فرهنگ بومی
• 80. حفظ اصالت فرهنگی
• 81. انطباق با هنجارهای اجتماعی
• 82. ترجمه ماشینی و زبان فارسی
• 83. چالش‌های ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
• 84. چالش‌های ترجمه ماشینی انگلیسی به فارسی
• 85. منابع واژگانی و اصطلاحات فارسی
• 86. ساختارهای گرامری زبان فارسی
• 87. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 88. معماری ترنسفورمر در LLMs
• 89. آموزش پیشرفته LLMs
• 90. تنظیم دقیق LLMs برای ترجمه ماشینی
• 91. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
• 92. ترجمه ماشینی عصبی مبتنی بر LLMs
• 93. ترجمه ماشینی بدون نظارت (Unsupervised NMT)
• 94. ترجمه ماشینی نیمه‌نظارت شده (Semi-Supervised NMT)
• 95. مبانی پردازش گفتار در ترجمه ماشینی
• 96. تشخیص گفتار (Speech Recognition)
• 97. تولید گفتار (Speech Synthesis)
• 98. ترجمه ماشینی گفتار به گفتار (Speech-to-Speech MT)
• 99. مبانی ترجمه ماشینی چندزبانه
• 100. ترجمه بین چندین زبان با یک مدل