دوره مبانی و کاربردهای پردازش زبان طبیعی با رویکرد یادگیری عمیق همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای پردازش زبان طبیعی با رویکرد یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. تاریخچه و سیر تحول پردازش زبان طبیعی
• 3. اهمیت پردازش زبان طبیعی در دنیای امروز
• 4. کاربردهای نوین پردازش زبان طبیعی
• 5. چالش‌های کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 6. مبانی زبان‌شناسی برای پردازش زبان طبیعی
• 7. ساختارهای نحوی زبان
• 8. تحلیل معنایی جملات
• 9. مدل‌های زبانی آماری
• 10. مفهوم N-gram در مدل‌های زبانی
• 11. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 12. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
• 13. یادگیری نظارت‌شده در پردازش زبان طبیعی
• 14. یادگیری نظارت‌نشده در پردازش زبان طبیعی
• 15. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
• 16. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 17. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
• 18. ماشین‌های بردار پشتیبان در پردازش زبان طبیعی
• 19. الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای متن
• 20. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 22. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 23. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 24. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 25. روش‌های نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 26. توزیع معنایی کلمات
• 27. مدل Word2Vec
• 28. مدل GloVe
• 29. مدل FastText
• 30. نمایش متوالی کلمات
• 31. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 32. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 33. انتشار پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 34. گرادیان کاهشی تصادفی (SGD)
• 35. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, RMSprop)
• 36. تنظیم نرخ یادگیری
• 37. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 38. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 39. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
• 40. تنظیم‌گری (Regularization)
• 41. روش‌های کاهش ابعاد
• 42. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 43. کاهش ابعاد با استفاده از یادگیری عمیق
• 44. استخراج ویژگی از متن
• 45. روش‌های مبتنی بر Bag-of-Words
• 46. روش‌های مبتنی بر TF-IDF
• 47. استخراج ویژگی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 48. طبقه‌بندی متن
• 49. تشخیص اسپم
• 50. تحلیل احساسات
• 51. شناسایی موضوعات
• 52. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 53. ترجمه ماشینی
• 54. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی عصبی
• 55. معماری Encoder-Decoder
• 56. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 57. ترجمه ماشینی با مدل‌های Transformer
• 58. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 59. معماری Transformer در مدل‌های زبانی بزرگ
• 60. آموزش پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ
• 61. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 62. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ در صنعت
• 63. پردازش گفتار
• 64. تشخیص گفتار
• 65. تولید گفتار
• 66. مقدمه‌ای بر سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 67. روش‌های مبتنی بر بازیابی اطلاعات
• 68. روش‌های مبتنی بر درک مطلب
• 69. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 70. تولید متن
• 71. تولید متن خلاقانه
• 72. تولید کد با استفاده از مدل‌های زبانی
• 73. خلاصه‌سازی متن
• 74. خلاصه‌سازی استخراجی
• 75. خلاصه‌سازی چکیده‌ای
• 76. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی
• 77. پردازش زبان طبیعی برای ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 78. طراحی معماری ربات‌های گفتگو
• 79. مدیریت مکالمه
• 80. درک قصد کاربر
• 81. تولید پاسخ مناسب
• 82. سیستم‌های پرسش و پاسخ در ربات‌های گفتگو
• 83. پردازش زبان طبیعی در موتورهای جستجو
• 84. بهبود نتایج جستجو با NLP
• 85. درک معنایی کوئری‌های جستجو
• 86. سیستم‌های پیشنهاد جستجو
• 87. پردازش زبان طبیعی در شبکه‌های اجتماعی
• 88. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 89. شناسایی موضوعات داغ
• 90. تشخیص اخبار جعلی
• 91. پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت
• 92. تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 93. تشخیص بیماری از روی متن
• 94. سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری بالینی
• 95. پردازش زبان طبیعی در حوزه حقوق
• 96. تحلیل اسناد حقوقی
• 97. شناسایی قراردادها
• 98. کمک به وکلا و قضات
• 99. پردازش زبان طبیعی در حوزه آموزش
• 100. سیستم‌های یادگیری تطبیقی