دوره پردازش زبان طبیعی با مدل‌های زبانی طبقه‌بندی کننده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی با 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 پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی زبان‌شناسی رایانشی
• 3. تاریخچه و تحول مدل‌های زبانی
• 4. انواع مدل‌های زبانی
• 5. مدل‌های آماری زبان
• 6. مدل‌های زبانی مبتنی بر نوانتوم
• 7. مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 9. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 10. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای NLP
• 12. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 13. ترنسفورمرها (Transformers)
• 14. معماری ترنسفورمر
• 15. انکودر و دیکودر در ترنسفورمر
• 16. توکن‌سازی (Tokenization)
• 17. واژگان و واژه‌نامه‌ها
• 18. بردار کلمات (Word Embeddings)
• 19. Word2Vec
• 20. GloVe
• 21. FastText
• 22. یادگیری نمایش کلمات
• 23. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 24. BERT
• 25. RoBERTa
• 26. XLNet
• 27. LLaMA
• 28. کاربردهای مدل‌های زبانی
• 29. طبقه‌بندی متن
• 30. تحلیل احساسات
• 31. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 32. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 33. ترجمه ماشینی
• 34. خلاصه‌سازی متن
• 35. تولید متن
• 36. پاسخ به پرسش
• 37. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 38. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 39. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 40. مجموعه داده‌های فارسی
• 41. پیش‌پردازش متن فارسی
• 42. پاک‌سازی متن
• 43. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 44. ریشه‌یابی کلمات (Stemming/Lemmatization)
• 45. نرمال‌سازی متن
• 46. استانداردسازی املایی
• 47. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 48. آموزش مدل‌های زبانی
• 49. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 50. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 51. دقت (Accuracy)
• 52. دقت (Precision)
• 53. بازیابی (Recall)
• 54. امتیاز F1
• 55. متریک‌های ارزیابی برای وظایف خاص
• 56. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 57. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 58. مدیریت داده‌ها و مجموعه داده‌ها
• 59. استخراج مجموعه داده
• 60. برچسب‌گذاری مجموعه داده
• 61. افزایش داده (Data Augmentation)
• 62. پایپ‌لاین پردازش زبان طبیعی
• 63. اجزای پایپ‌لاین
• 64. طراحی پایپ‌لاین
• 65. پیاده‌سازی پایپ‌لاین
• 66. ابزارها و کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی
• 67. NLTK
• 68. SpaCy
• 69. Hugging Face Transformers
• 70. Gensim
• 71. PyTorch
• 72. TensorFlow
• 73. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 74. مدل‌های پیشرفته‌تر
• 75. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) برای NLP
• 76. یادگیری تقویتی برای NLP
• 77. مدل‌های زبانی مولتی‌مدال
• 78. پردازش زبان طبیعی در برنامه‌های کاربردی
• 79. چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 80. سیستم‌های توصیه‌گر
• 81. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 82. مدیریت دانش
• 83. کاربرد در حوزه سلامت
• 84. کاربرد در حوزه حقوق
• 85. کاربرد در حوزه آموزش
• 86. کاربرد در حوزه اقتصاد
• 87. کاربرد در حوزه فرهنگ
• 88. کاربرد در حوزه رسانه
• 89. کاربرد در حوزه گردشگری
• 90. کاربرد در حوزه صنعت
• 91. کاربرد در حوزه پژوهش
• 92. اخلاقیات در پردازش زبان طبیعی
• 93. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 94. شفافیت و تفسیرپذیری
• 95. حریم خصوصی داده‌ها
• 96. امنیت مدل‌های زبانی
• 97. آینده پردازش زبان طبیعی
• 98. روندهای نوظهور
• 99. چالش‌های پیش رو
• 100. پتانسیل‌های آینده