دوره آموزش کاربردی مدل‌های زبانی طبقه‌بندی کننده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی مدل‌های زبانی طبقه‌بندی کننده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی طبقه‌بندی کننده (Discriminative LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی طبقه‌بندی کننده
• 2. اصول پایه‌ای پردازش زبان طبیعی
• 3. مروری بر معماری‌های شبکه‌های عصبی برای NLP
• 4. شبکه‌های کانولوشنال در طبقه‌بندی متن
• 5. شبکه‌های بازگشتی (RNN) و کاربردهایشان
• 6. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 7. واحدهای بازگشتی گیت‌دار (GRU)
• 8. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
• 9. ترنسفورمرها: انقلابی در NLP
• 10. کدگذاری متن: Word Embeddings
• 11. Word2Vec و GloVe
• 12. FastText برای نمایش کلمات
• 13. سفارشی‌سازی Embeddings
• 14. پیش‌پردازش متن برای طبقه‌بندی
• 15. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 16. توکنایزیشن و حذف کلمات توقف
• 17. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 18. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 19. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 20. ماتریس‌های TF-IDF
• 21. ساخت و ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 22. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 23. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی، F1-Score
• 24. منحنی ROC و AUC
• 25. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 26. روش‌های تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 27. مدل‌های طبقه‌بندی سنتی: Naive Bayes
• 28. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 29. رگرسیون لجستیک
• 30. کاربرد مدل‌های سنتی در طبقه‌بندی متن
• 31. طبقه‌بندی احساسات (Sentiment Analysis)
• 32. تشخیص هرزنامه (Spam Detection)
• 33. دسته‌بندی اخبار (News Categorization)
• 34. تحلیل نظرات کاربران
• 35. طبقه‌بندی اسناد حقوقی
• 36. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 37. تشخیص زبان (Language Identification)
• 38. مدل‌های زبانی پیش‌ساخته (Pre-trained Language Models)
• 39. BERT: مقدمه و معماری
• 40. Fine-tuning مدل‌های BERT
• 41. کاربرد BERT در طبقه‌بندی متن
• 42. GPT و مدل‌های زبانی مولد
• 43. تفاوت بین مدل‌های طبقه‌بندی و مولد
• 44. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در طبقه‌بندی
• 45. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
• 46. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در NLP
• 47. سوگیری در مدل‌های زبانی و راه‌های مقابله
• 48. تفسیرپذیری مدل‌های NLP
• 49. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
• 50. آموزش مدل‌های کوچک‌تر و بهینه‌تر
• 51. Quantization و Pruning مدل‌ها
• 52. Knowledge Distillation برای مدل‌های کوچک
• 53. کاربرد مدل‌های زبانی در صنعت
• 54. کاربرد در خدمات مشتری
• 55. کاربرد در بازاریابی و تبلیغات
• 56. کاربرد در حوزه سلامت
• 57. کاربرد در آموزش و پرورش
• 58. کاربرد در حوزه مالی و بانکی
• 59. ملاحظات فقهی و شرعی در پردازش زبان طبیعی
• 60. احکام شرعی مربوط به داده‌های متنی
• 61. ضوابط شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
• 62. اهمیت رعایت حریم خصوصی در داده‌های اسلامی
• 63. مدل‌سازی موضوعی پیشرفته
• 64. مدل‌های گراف در NLP
• 65. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) برای متن
• 66. کاربرد GNNs در طبقه‌بندی
• 67. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 68. استراتژی‌های یادگیری انتقالی
• 69. آموزش مدل‌های Few-shot و Zero-shot
• 70. مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual Models)
• 71. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 72. منابع داده‌های متنی فارسی
• 73. ابزارها و کتابخانه‌های پردازش زبان فارسی
• 74. تنظیم مدل‌ها برای زبان فارسی
• 75. بهینه‌سازی مدل‌ها برای کارایی
• 76. پروفایلینگ و آنالیز عملکرد مدل
• 77. تکنیک‌های موازی‌سازی و توزیع آموزش
• 78. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل محتوا
• 79. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 80. شناسایی اخبار جعلی (Fake News Detection)
• 81. تحلیل گرایشات سیاسی در متن
• 82. تحلیل محتوای فرهنگی و اجتماعی
• 83. مدل‌سازی مکالمات (Dialogue Modeling)
• 84. کاربرد در چت‌بات‌ها
• 85. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 86. استفاده از مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
• 87. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی
• 88. آینده مدل‌های زبانی طبقه‌بندی کننده
• 89. روندهای نوظهور در NLP
• 90. چالش‌های پیش رو در توسعه مدل‌های زبانی
• 91. نقش مدل‌های زبانی در پیشرفت علمی و فناوری
• 92. اهمیت دانش بومی در توسعه مدل‌های زبانی
• 93. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
• 94. آموزش کاربردی مدل‌های زبانی طبقه‌بندی کننده
• 95. اصول پایه‌ای پردازش زبان طبیعی
• 96. مروری بر معماری‌های شبکه‌های عصبی برای NLP
• 97. شبکه‌های کانولوشنال در طبقه‌بندی متن
• 98. شبکه‌های بازگشتی (RNN) و کاربردهایشان
• 99. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 100. واحدهای بازگشتی گیت‌دار (GRU)