دوره مدل‌های زبانی بازگشتی: مبانی نظری و پیاده‌سازی عملی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی بازگشتی: مبانی نظری و پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر زبان‌شناسی محاسباتی
• 2. مبانی نظری مدل‌های زبانی
• 3. ساختارهای زبانی و نحو
• 4. واژگان و معناشناسی
• 5. پردازش زبان طبیعی در ایران
• 6. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 7. مدل‌های زبانی آماری
• 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر نُرم
• 9. مدل‌های زبانی مبتنی بر گرامر
• 10. مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری ماشین
• 11. معرفی مدل‌های زبانی بازگشتی
• 12. مفهوم بازگشت در زبان
• 13. ساختارهای درختی و بازگشتی
• 14. تئوری زبان‌های مستقل از متن
• 15. ماشین‌های پشته‌ای
• 16. گرامرهای مستقل از متن
• 17. کاربرد گرامرهای مستقل از متن در پردازش زبان
• 18. مدل‌های زبانی مبتنی بر گرامر بازگشتی
• 19. مدل‌های زبانی پتری-نت
• 20. مدل‌های زبانی مبتنی بر منطق
• 21. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
• 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 23. انواع شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 24. کاربرد RNN در مدل‌سازی زبان
• 25. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 26. شبکه‌های حافظه واحد (GRU)
• 27. مقایسه LSTM و GRU
• 28. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بازگشتی
• 29. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای NLP
• 30. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی در پایتون
• 31. NLTK و کاربردهای آن
• 32. SpaCy و قابلیت‌های آن
• 33. مفاهیم اولیه مدل‌سازی زبان با NLTK
• 34. ساخت مدل‌های زبانی ساده
• 35. آموزش مدل‌های زبانی با داده‌های متنی
• 36. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 37. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 38. Perplexity و کاربرد آن
• 39. دقت (Accuracy) و بازیابی (Recall)
• 40. F1-Score و کاربرد آن
• 41. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بازگشتی با PyTorch
• 42. مبانی PyTorch
• 43. ساخت لایه‌های RNN، LSTM و GRU در PyTorch
• 44. آموزش مدل‌های زبانی بازگشتی با PyTorch
• 45. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 46. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بازگشتی
• 47. کاربرد مدل‌های زبانی بازگشتی
• 48. تولید متن
• 49. پیش‌بینی کلمه بعدی
• 50. ترجمه ماشینی
• 51. خلاصه‌سازی متن
• 52. پاسخ به پرسش
• 53. تحلیل احساسات
• 54. تشخیص موضوع
• 55. سیستم‌های توصیه‌گر
• 56. مدل‌های زبانی بازگشتی در تحلیل گفتار
• 57. پردازش زبان طبیعی در فارسی
• 58. مجموعه داده‌های زبان فارسی برای NLP
• 59. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 60. مدل‌های زبانی بازگشتی برای زبان فارسی
• 61. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 62. کاربردهای پیشرفته مدل‌های زبانی بازگشتی
• 63. مدل‌های زبانی ترنسفورمر (Transformer)
• 64. معماری ترنسفورمر
• 65. توکن‌سازی (Tokenization) پیشرفته
• 66. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 67. Word2Vec و GloVe
• 68. جاسازی‌های پویا (Contextual Embeddings)
• 69. BERT و GPT
• 70. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در NLP
• 71. ترجمه ماشینی با ترنسفورمرها
• 72. تولید متن با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 73. اخلاق در هوش مصنوعی و NLP
• 74. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 75. حریم خصوصی در NLP
• 76. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های NLP
• 77. آینده مدل‌های زبانی بازگشتی
• 78. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
• 79. یادگیری تقویتی در NLP
• 80. پردازش زبان طبیعی برای زبان‌های کم‌منبع
• 81. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش
• 82. آموزش زبان با کمک هوش مصنوعی
• 83. ایجاد محتوای آموزشی هوشمند
• 84. ارزیابی پیشرفت یادگیری زبان
• 85. سیستم‌های خودکار تصحیح انشا
• 86. پلتفرم‌های آموزشی تعاملی
• 87. مدل‌سازی زبان برای مخاطبان خاص
• 88. کاربرد در حوزه سلامت
• 89. تحلیل متون پزشکی
• 90. پشتیبانی از بیماران
• 91. مدل‌سازی زبان برای سیستم‌های حقوقی
• 92. تحلیل اسناد قانونی
• 93. پشتیبانی از وکلا و حقوقدانان
• 94. مدل‌سازی زبان برای حوزه مالی
• 95. تحلیل اخبار مالی
• 96. پیش‌بینی روند بازار
• 97. کاربرد در حوزه رسانه
• 98. تولید محتوای خبری
• 99. تحلیل نظرات کاربران
• 100. مدل‌سازی زبان برای ربات‌های گفتگو (Chatbots)