دوره نقش بردارهای کلمات در پردازش زبان طبیعی: مبانی و تکنیک‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره نقش بردارهای کلمات در پردازش زبان طبیعی: مبانی و تکنیک‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: بردار کلمات (Word Embeddings) (Word2Vec, GloVe, FastText)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر زبان‌شناسی محاسباتی
• 3. تاریخچه بردارهای کلمات
• 4. نیاز به نمایش عددی متن
• 5. مفهوم واژگان و واژه‌نامه
• 6. پیش‌پردازش متن: پاک‌سازی و نرمال‌سازی
• 7. حذف علائم نگارشی و کاراکترهای خاص
• 8. تبدیل به حروف کوچک
• 9. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 10. ریشه‌یابی (Stemming) و بن‌واژه‌سازی (Lemmatization)
• 11. ساخت مدل‌های زبانی ساده
• 12. مدل‌های زبانی ان‌گرامی
• 13. تخمین احتمالات در مدل‌های ان‌گرامی
• 14. مزایا و معایب مدل‌های ان‌گرامی
• 15. مقدمه‌ای بر نمایش‌های برداری
• 16. مفهوم فضای برداری
• 17. ابعاد فضا و معنای آن
• 18. بردارهای فراوانی کلمات (Bag-of-Words)
• 19. نرمال‌سازی بردارهای فراوانی
• 20. TF-IDF: وزن‌دهی فراوانی کلمه-مدرک
• 21. محاسبه TF-IDF
• 22. کاربرد TF-IDF در بازیابی اطلاعات
• 23. محدودیت‌های بردارهای فراوانی
• 24. عدم در نظر گرفتن ترتیب کلمات
• 25. عدم درک معنایی عمیق
• 26. مقدمه‌ای بر بردارهای معنایی (Word Embeddings)
• 27. نیاز به نمایش معنایی کلمات
• 28. مفهوم هم‌نشینی کلمات (Collocation)
• 29. نظریه توزیعی معنا
• 30. مدل‌های یادگیری نمایش‌های برداری
• 31. مدل‌های مبتنی بر شمارش (Count-based)
• 32. مدل‌های مبتنی بر پیش‌بینی (Prediction-based)
• 33. معرفی مدل Word2Vec
• 34. معماری CBOW
• 35. معماری Skip-gram
• 36. آموزش مدل Word2Vec
• 37. تنظیم ابرپارامترهای Word2Vec
• 38. تفسیر بردارهای Word2Vec
• 39. تشابه معنایی بین کلمات
• 40. انتقال معنایی (Semantic Transfer)
• 41. مثال‌های کاربردی Word2Vec
• 42. معرفی مدل GloVe
• 43. مبانی مدل GloVe
• 44. تفاوت GloVe با Word2Vec
• 45. آموزش مدل GloVe
• 46. کاربرد GloVe در تحلیل معنایی
• 47. معرفی مدل FastText
• 48. یادگیری نمایش برای زیرواژه‌ها (Subwords)
• 49. مزایای FastText برای زبان‌های با ساختار واژگانی پیچیده
• 50. کاربرد FastText در زبان فارسی
• 51. معرفی مدل‌های برداری مبتنی بر شبکه عصبی عمیق
• 52. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 53. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 54. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (GRU)
• 55. کاربرد RNN/LSTM/GRU در تولید بردارهای کلمات
• 56. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 57. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 58. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 59. مدل‌های ترنسفورمر پیش‌آموزش‌دیده
• 60. BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
• 61. آموزش پیشرفته BERT
• 62. کاربرد BERT در وظایف NLP
• 63. ELMo: Embeddings from Language Models
• 64. مقایسه ELMo با Word2Vec و GloVe
• 65. ALBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach
• 66. XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding
• 67. GPT: Generative Pre-trained Transformer
• 68. نسخه‌های مختلف GPT
• 69. کاربرد GPT در تولید متن
• 70. ارزیابی بردارهای کلمات
• 71. معیارهای ارزیابی انسانی
• 72. معیارهای ارزیابی خودکار
• 73. استفاده از بردارهای کلمات در وظایف پایین‌دستی (Downstream Tasks)
• 74. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 75. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 76. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 77. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 78. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 79. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 80. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 81. کاربرد بردارهای کلمات در زبان فارسی
• 82. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 83. داده‌های آموزشی برای زبان فارسی
• 84. تطبیق مدل‌های برداری برای زبان فارسی
• 85. کتابخانه‌ها و ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 86. پروژه‌های عملی با استفاده از بردارهای کلمات
• 87. ساخت یک سیستم توصیه‌گر محتوا
• 88. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 89. تشخیص اخبار جعلی
• 90. سیستم‌های پرسش و پاسخ فارسی
• 91. آینده بردارهای کلمات و نمایش‌های زبانی
• 92. یادگیری عمیق در NLP
• 93. نمایش‌های برداری پویا (Contextual Embeddings)
• 94. یادگیری تقویتی در NLP
• 95. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 96. ملاحظات شرعی و قانونی در استفاده از داده‌های زبانی
• 97. حفاظت از داده‌های کاربران
• 98. شفافیت در الگوریتم‌ها
• 99. کاربرد در حوزه‌های کسب‌وکار و فرهنگ ایرانی
• 100. توسعه ابزارهای بومی‌سازی شده