دوره کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در تحلیل و پردازش متون فارسی با پایتورچ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در تحلیل و پردازش متون فارسی با پایتورچ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی با مدل‌های پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان
• 3. آشنایی با مدل‌های زبانی سنتی
• 4. محدودیت‌های مدل‌های زبانی سنتی
• 5. معرفی معماری ترنسفورمر
• 6. مفهوم مکانیزم توجه (Attention)
• 7. خود-توجهی (Self-Attention)
• 8. توجه چند-سر (Multi-Head Attention)
• 9. معماری رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 10. لایه رمزگذار در ترنسفورمر
• 11. لایه رمزگشا در ترنسفورمر
• 12. پیاده‌سازی ترنسفورمر با پایتورچ
• 13. مقدمه‌ای بر PyTorch برای NLP
• 14. ساخت لایه‌های سفارشی در پایتورچ
• 15. کاربرد ترنسفورمر در طبقه‌بندی متن
• 16. پیش‌پردازش متن فارسی برای مدل‌ها
• 17. توکن‌سازی (Tokenization) متن فارسی
• 18. مدل‌های توکن‌سازی پیشرفته
• 19. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 20. فرهنگ واژگان (Vocabulary) فارسی
• 21. ساخت مجموعه داده برای طبقه‌بندی
• 22. آموزش مدل طبقه‌بندی متن
• 23. ارزیابی مدل طبقه‌بندی متن
• 24. کاربرد ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
• 25. معماری ترنسفورمر برای ترجمه
• 26. آماده‌سازی داده‌های ترجمه فارسی
• 27. آموزش مدل ترجمه ماشینی
• 28. ارزیابی مدل ترجمه ماشینی
• 29. مقدمه‌ای بر مدل BERT
• 30. معماری مدل BERT
• 31. آموزش پیشرفته BERT (Masked LM)
• 32. آموزش پیشرفته BERT (Next Sentence Prediction)
• 33. تنظیم دقیق (Fine-tuning) BERT برای وظایف NLP
• 34. کاربرد BERT در تحلیل احساسات
• 35. کاربرد BERT در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 36. کاربرد BERT در پاسخگویی به سوالات
• 37. مقدمه‌ای بر مدل GPT
• 38. معماری مدل GPT
• 39. آموزش پیشرفته GPT (Language Modeling)
• 40. تنظیم دقیق GPT برای وظایف تولید متن
• 41. کاربرد GPT در خلاصه‌سازی متن
• 42. کاربرد GPT در تولید متن خلاقانه
• 43. کاربرد GPT در چت‌بات‌های فارسی
• 44. مدل‌های ترنسفورمر مبتنی بر رمزگذار
• 45. مدل‌های ترنسفورمر مبتنی بر رمزگشا
• 46. مدل‌های ترنسفورمر رمزگذار-رمزگشا
• 47. تکنیک‌های پیشرفته در ترنسفورمرها
• 48. مدل‌های ترنسفورمر با کارایی بالا
• 49. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
• 50. مباحث پیشرفته در مکانیزم توجه
• 51. کاربرد توجه در مدل‌های زبانی
• 52. ترنسفورمرهای پراکنده (Sparse Transformers)
• 53. ترنسفورمرهای خطی (Linear Transformers)
• 54. مقایسه مدل‌های ترنسفورمر
• 55. انتخاب مدل ترنسفورمر مناسب
• 56. مجموعه داده‌های بزرگ برای NLP فارسی
• 57. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌های متنی
• 58. مدیریت داده‌های حجیم
• 59. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 60. کاربرد پردازش زبان طبیعی در هوش تجاری
• 61. تحلیل داده‌های متنی در کسب‌وکار
• 62. کاربرد NLP در بازاریابی دیجیتال
• 63. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با NLP
• 64. کاربرد NLP در خدمات مشتریان
• 65. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 66. مقدمه بر پردازش گفتار فارسی
• 67. تبدیل گفتار به متن (ASR)
• 68. تبدیل متن به گفتار (TTS)
• 69. کاربرد پردازش زبان طبیعی در آموزش
• 70. سیستم‌های خودکار تصحیح انشا
• 71. ابزارهای کمک آموزشی با NLP
• 72. کاربرد NLP در حقوق و قانون
• 73. تحلیل متون حقوقی
• 74. کاربرد NLP در حوزه سلامت
• 75. تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 76. کاربرد NLP در علوم اجتماعی
• 77. تحلیل متون تاریخی با NLP
• 78. کاربرد NLP در پژوهش‌های علمی
• 79. جستجوی پیشرفته در مقالات علمی
• 80. ملاحظات اخلاقی در NLP
• 81. حریم خصوصی و داده‌های زبانی
• 82. امنیت مدل‌های زبانی
• 83. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 84. کاهش سوگیری در مدل‌های NLP
• 85. آینده پردازش زبان طبیعی
• 86. روندهای نوظهور در ترنسفورمرها
• 87. ترنسفورمرهای چند-زبانه
• 88. کاربردهای پیشرفته مدل‌های زبانی
• 89. ساخت مدل‌های زبانی سفارشی
• 90. ارزیابی جامع مدل‌های NLP
• 91. نکات کاربردی در پیاده‌سازی
• 92. بهبود عملکرد مدل‌ها
• 93. مقایسه روش‌های مختلف
• 94. مروری بر آخرین دستاوردها
• 95. پروژه‌های عملی با ترنسفورمرها
• 96. شروع یک پروژه NLP
• 97. برنامه‌ریزی پروژه NLP
• 98. اجرای پروژه NLP
• 99. ارائه نتایج پروژه
• 100. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در واقعیت افزوده