دوره طراحی و ارزیابی خطوط لوله پردازش زبان طبیعی با مدل‌های ترنسفورمر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و ارزیابی خطوط لوله پردازش زبان طبیعی با مدل‌های ترنسفورمر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: مدل‌های پیشرفته در پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر زبان‌شناسی محاسباتی
• 3. تاریخچه و تحولات پردازش زبان طبیعی
• 4. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 5. نمایش واژگان و متون
• 6. روش‌های آماری در پردازش زبان طبیعی
• 7. مدل‌های زبانی کلاسیک (N-grams)
• 8. یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی
• 9. طبقه‌بندی متون
• 10. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 11. تحلیل احساسات
• 12. مدل‌های یادگیری عمیق
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 14. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTMs)
• 15. واحدهای بازگشتی گیت‌دار (GRUs)
• 16. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
• 17. معماری ترنسفورمر
• 18. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 19. توجه خودی (Self-Attention)
• 20. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 21. مدل‌های ترنسفورمر پیش‌آموزش‌دیده
• 22. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• 23. کاربرد BERT در وظایف مختلف NLP
• 24. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 25. مدل‌های خانواده GPT
• 26. کاربرد GPT در تولید متن
• 27. تکمیل متن و تولید خلاقانه
• 28. ترجمه ماشینی عصبی
• 29. معماری‌های ترنسفورمر برای ترجمه
• 30. مدل‌های ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
• 31. خلاصه‌سازی متن
• 32. روش‌های خلاصه‌سازی استخراجی
• 33. روش‌های خلاصه‌سازی چکیده‌ای
• 34. مدل‌های ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی
• 35. پرسش و پاسخ
• 36. معماری‌های ترنسفورمر برای پرسش و پاسخ
• 37. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش
• 38. استخراج اطلاعات
• 39. استخراج رابطه بین موجودیت‌ها
• 40. سیستم‌های مدیریت دانش
• 41. پردازش زبان طبیعی در حوزه‌های خاص
• 42. پردازش زبان طبیعی در علوم پزشکی
• 43. پردازش زبان طبیعی در حقوق
• 44. پردازش زبان طبیعی در امور مالی
• 45. پردازش زبان طبیعی در آموزش
• 46. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 47. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
• 48. معیارهای ارزیابی برای تولید متن
• 49. معیارهای ارزیابی برای ترجمه ماشینی
• 50. معیارهای ارزیابی برای خلاصه‌سازی
• 51. مجموعه داده‌ها و بنچمارک‌ها در NLP
• 52. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر
• 53. آموزش ترنسفورمرها از ابتدا
• 54. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 55. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 56. مدیریت و استقرار مدل‌های NLP
• 57. مقدمه‌ای بر خطوط لوله پردازش زبان طبیعی
• 58. طراحی خطوط لوله NLP
• 59. اجزای یک خط لوله NLP
• 60. اتصال مدل‌های ترنسفورمر در خطوط لوله
• 61. مدیریت وابستگی‌ها در خطوط لوله
• 62. استقرار مدل‌های NLP در محیط عملیاتی
• 63. بهینه‌سازی مدل‌های NLP
• 64. کوانتیزاسیون مدل
• 65. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 66. روش‌های کاهش ابعاد
• 67. ملاحظات اخلاقی در NLP
• 68. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 69. عدالت و انصاف در NLP
• 70. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
• 71. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 72. آینده پردازش زبان طبیعی
• 73. تحولات اخیر در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 74. کاربردهای پیشرفته LLMs
• 75. محدودیت‌های LLMs
• 76. روش‌های ارزیابی پیشرفته LLMs
• 77. پردازش زبان طبیعی چندزبانه
• 78. مدل‌های ترنسفورمر برای زبان فارسی
• 79. چالش‌های NLP برای زبان فارسی
• 80. منابع و ابزارهای NLP برای زبان فارسی
• 81. پروژه‌های عملی در NLP
• 82. ساخت یک سیستم پرسش و پاسخ فارسی
• 83. طراحی یک سیستم خلاصه‌سازی متن فارسی
• 84. پیاده‌سازی تحلیل احساسات برای متون فارسی
• 85. ساخت یک مدل زبانی ساده فارسی
• 86. ارزیابی مدل‌های ترنسفورمر برای زبان فارسی
• 87. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در NLP
• 88. کاربرد یادگیری تقویتی در تولید متن
• 89. کاربرد یادگیری تقویتی در مکالمه
• 90. یادگیری چندوظیفه‌ای در NLP
• 91. مدل‌های ترنسفورمر برای یادگیری چندوظیفه‌ای
• 92. ترکیب وظایف در یک مدل
• 93. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 94. روش‌های پیشرفته یادگیری انتقالی
• 95. کاربرد یادگیری انتقالی در داده‌های کم‌منبع
• 96. مدل‌های ترنسفورمر و تحلیل گرافی
• 97. پردازش زبان طبیعی و شبکه‌های گرافی
• 98. کاربرد در استخراج اطلاعات پیچیده
• 99. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد پیشرفته
• 100. تولید تصاویر از متن