دوره مبانی و کاربردهای کتابخانه‌های Hugging Face برای پردازش زبان طبیعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای کتابخانه‌های Hugging Face برای پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی با مدل‌های پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 3. ساختار داده‌های متنی
• 4. توکن‌سازی و پیش‌پردازش متن
• 5. مدل‌های زبانی سنتی
• 6. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 8. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 10. مقدمه‌ای بر ترنسفورمرها
• 11. معماری ترنسفورمر
• 12. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 13. ترنسفورمرهای Encoder-Decoder
• 14. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 15. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های Hugging Face
• 16. نصب و راه‌اندازی Hugging Face Transformers
• 17. کار با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 18. بارگذاری و استفاده از توکنایزرها
• 19. fine-tuning مدل‌های زبانی
• 20. طبقه‌بندی متن با ترنسفورمرها
• 21. تشخیص احساسات با ترنسفورمرها
• 22. نام‌گذاری موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 23. پاسخ به سوالات با ترنسفورمرها
• 24. ترجمه ماشینی با ترنسفورمرها
• 25. خلاصه‌سازی متن با ترنسفورمرها
• 26. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 27. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 28. تولید متن خلاقانه
• 29. مدل‌های زبانی برای کدنویسی
• 30. پردازش زبان طبیعی در فارسی
• 31. مدل‌های زبانی فارسی
• 32. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 33. کاربرد ترنسفورمرها در زبان فارسی
• 34. آموزش مدل‌های زبانی فارسی
• 35. fine-tuning مدل‌های فارسی
• 36. کاربرد Hugging Face در پروژه‌های فارسی
• 37. پردازش گفتار و زبان طبیعی
• 38. تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text)
• 39. تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech)
• 40. مقدمه‌ای بر مدل‌های embedding
• 41. Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 42. Contextual Embeddings (ELMo, BERT)
• 43. تفاوت Embedding های سنتی و مدرن
• 44. تکنیک‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 45. شاخص‌های ارزیابی طبقه‌بندی متن
• 46. شاخص‌های ارزیابی ترجمه ماشینی
• 47. شاخص‌های ارزیابی تولید متن
• 48. مدیریت داده‌های متنی بزرگ
• 49. استفاده از GPU و TPU برای آموزش
• 50. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 51. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 52. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
• 53. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
• 54. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت
• 55. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
• 56. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات
• 57. مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs)
• 58. معماری‌های جدید LLMs
• 59. آموزش و fine-tuning LLMs
• 60. کاربرد LLMs در وظایف مختلف
• 61. تولید محتوا با LLMs
• 62. ترجمه پیشرفته با LLMs
• 63. پاسخ به سوالات پیچیده با LLMs
• 64. تحلیل احساسات پیشرفته
• 65. استخراج اطلاعات از متون
• 66. سیستم‌های پرسش و پاسخ پیشرفته
• 67. مدل‌های زبانی برای چت‌بات‌ها
• 68. طراحی مکالمات هوشمند
• 69. ارزیابی چت‌بات‌ها
• 70. مدل‌های زبانی برای تحلیل اخبار
• 71. کشف اخبار جعلی
• 72. تحلیل روندها در اخبار
• 73. پردازش زبان طبیعی در شبکه‌های اجتماعی
• 74. تحلیل نظرات کاربران
• 75. شناسایی ترندها
• 76. کاربرد Hugging Face در تحلیل داده
• 77. ساخت پایپ‌لاین‌های پردازش زبان طبیعی
• 78. استفاده از کتابخانه‌های جانبی Hugging Face
• 79. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در NLP
• 80. کاربرد یادگیری تقویتی در تولید متن
• 81. کاربرد یادگیری تقویتی در مکالمات
• 82. مدل‌های زبانی برای زبان‌های کم‌منبع
• 83. ترجمه ماشینی برای زبان‌های کم‌منبع
• 84. تولید متن برای زبان‌های کم‌منبع
• 85. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش
• 86. استفاده از گراف‌های دانش در NLP
• 87. استخراج گراف دانش از متن
• 88. کاربرد گراف دانش در پاسخ به سوالات
• 89. پردازش زبان طبیعی در ایران
• 90. موفقیت‌های پردازش زبان طبیعی در ایران
• 91. چالش‌های پردازش زبان طبیعی در ایران
• 92. آینده پردازش زبان طبیعی
• 93. هوش مصنوعی و آینده مشاغل
• 94. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
• 95. اخلاق در مهندسی هوش مصنوعی
• 96. مقررات و قوانین هوش مصنوعی
• 97. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 98. نکات تکمیلی برای توسعه‌دهندگان
• 99. منابع بیشتر برای یادگیری
• 100. پروژه‌های عملی با Hugging Face