دوره تحلیل شباهت متون با مدل‌های زبانی پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل شباهت متون با مدل‌های زبانی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. معرفی مدل‌های زبانی
• 4. مفهوم شباهت متون
• 5. کاربردهای شباهت متون
• 6. معرفی Langchain
• 7. معماری Langchain
• 8. مولفه‌های اصلی Langchain
• 9. ابزارهای Langchain برای پردازش زبان
• 10. مفهوم Sentence Transformers
• 11. معماری Sentence Transformers
• 12. نحوه عملکرد Sentence Transformers
• 13. آموزش مدل‌های Sentence Transformers
• 14. کاربرد Sentence Transformers در شباهت متون
• 15. معرفی Chroma
• 16. معماری Chroma
• 17. ذخیره‌سازی و بازیابی داده در Chroma
• 18. شاخص‌گذاری در Chroma
• 19. جستجوی شباهت در Chroma
• 20. ترکیب Langchain و Sentence Transformers
• 21. کاربرد Langchain برای ساخت زنجیره‌های پردازش
• 22. استفاده از Sentence Transformers در Langchain
• 23. ادغام Chroma با Langchain
• 24. ساخت برنامه‌های کاربردی شباهت متون با Langchain و Chroma
• 25. مراحل کلی ساخت برنامه
• 26. مرحله اول: بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 27. مرحله دوم: ایجاد نمایش برداری متون
• 28. مرحله سوم: ذخیره‌سازی نمایش‌های برداری
• 29. مرحله چهارم: جستجو و بازیابی متون مشابه
• 30. مثال عملی: یافتن اسناد مشابه
• 31. مثال عملی: خلاصه‌سازی متون
• 32. مثال عملی: سیستم پرسش و پاسخ
• 33. مثال عملی: دسته‌بندی متون
• 34. مثال عملی: تشخیص ناهنجاری در متون
• 35. مبانی پایگاه داده‌های برداری
• 36. مقایسه Chroma با سایر پایگاه داده‌های برداری
• 37. بهینه‌سازی عملکرد در Langchain
• 38. بهینه‌سازی عملکرد در Sentence Transformers
• 39. بهینه‌سازی عملکرد در Chroma
• 40. مدیریت حافظه و منابع
• 41. مقیاس‌پذیری برنامه‌ها
• 42. امنیت داده‌ها در پردازش زبان طبیعی
• 43. اخلاق در هوش مصنوعی و پردازش زبان
• 44. ملاحظات حقوقی در پردازش زبان (قوانین ایران)
• 45. حریم خصوصی در داده‌های متنی
• 46. شفافیت در مدل‌های زبانی
• 47. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 48. کاربردهای پیشرفته شباهت متون
• 49. شباهت متون در حوزه قانون
• 50. شباهت متون در حوزه پزشکی
• 51. شباهت متون در حوزه آموزش
• 52. شباهت متون در حوزه پژوهش
• 53. شباهت متون در حوزه خدمات مشتری
• 54. شباهت متون در حوزه محتوای دیجیتال
• 55. شباهت متون در حوزه رسانه
• 56. شباهت متون در حوزه تحلیل بازار
• 57. شباهت متون در حوزه تحلیل اخبار
• 58. شباهت متون در حوزه تشخیص تقلب
• 59. شباهت متون در حوزه مدیریت دانش
• 60. شباهت متون در حوزه هوش تجاری
• 61. شباهت متون در حوزه تحلیل احساسات
• 62. شباهت متون در حوزه تحلیل نظرات کاربران
• 63. شباهت متون در حوزه کشف اطلاعات
• 64. شباهت متون در حوزه مدیریت اسناد
• 65. شباهت متون در حوزه اتوماسیون فرآیندها
• 66. شباهت متون در حوزه تولید محتوا
• 67. شباهت متون در حوزه ترجمه ماشینی
• 68. شباهت متون در حوزه خلاصه‌سازی خودکار
• 69. شباهت متون در حوزه تحلیل گرامری
• 70. شباهت متون در حوزه تحلیل معنایی
• 71. شباهت متون در حوزه تحلیل ساختاری
• 72. شباهت متون در حوزه تحلیل سبکی
• 73. شباهت متون در حوزه تحلیل محتوایی
• 74. شباهت متون در حوزه پردازش زبان فارسی
• 75. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 76. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 77. کاربرد Sentence Transformers برای زبان فارسی
• 78. کاربرد Chroma برای زبان فارسی
• 79. توسعه برنامه‌های کاربردی شباهت متون برای زبان فارسی
• 80. مطالعه موردی: سیستم جستجوی اسناد فارسی
• 81. مطالعه موردی: تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی فارسی
• 82. مطالعه موردی: سیستم پرسش و پاسخ فارسی
• 83. مطالعه موردی: تشخیص اخبار جعلی فارسی
• 84. مطالعه موردی: دسته‌بندی متون فارسی
• 85. مطالعه موردی: خلاصه‌سازی متون فارسی
• 86. مطالعه موردی: سیستم پیشنهاد محتوا فارسی
• 87. آینده پردازش زبان طبیعی
• 88. روندهای نوظهور در شباهت متون
• 89. تکنیک‌های پیشرفته در مدل‌های زبانی
• 90. نقش هوش مصنوعی در آینده پردازش زبان
• 91. فناوری‌های مرتبط با Langchain و Chroma
• 92. توسعه پایدار در هوش مصنوعی
• 93. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز
• 94. جمع‌بندی مفاهیم کلیدی
• 95. درس آموخته‌ها
• 96. گام‌های بعدی در یادگیری
• 97. منابع تکمیلی
• 98. واژه‌نامه اصطلاحات