دوره کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل متون فارسی (با رویکردی سازگار با چارچوب علمی) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل متون فارسی (با رویکردی سازگار با چارچوب علمی)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی با مدل‌های پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی زبان‌شناسی در هوش مصنوعی
• 3. معرفی مدل‌های زبانی
• 4. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 5. مدل‌های زبانی آماری
• 6. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
• 7. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 8. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 9. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 10. کارهای پیشین در پردازش زبان فارسی
• 11. چالش‌های زبان فارسی در مدل‌های زبانی
• 12. معرفی مدل ترنسفورمر
• 13. معماری ترنسفورمر
• 14. مکانیزم توجه
• 15. توجه خودی (Self-Attention)
• 16. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 17. کدگذار و رمزگذار ترنسفورمر
• 18. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 19. معرفی مدل BERT
• 20. مبانی BERT
• 21. ساختار BERT
• 22. پیش‌آموزش BERT
• 23. تکالیف پیش‌آموزش BERT
• 24. Masked Language Model (MLM)
• 25. Next Sentence Prediction (NSP)
• 26. تنظیم دقیق (Fine-tuning) BERT
• 27. کاربردهای BERT
• 28. طبقه‌بندی متن با BERT
• 29. پاسخ به سوال با BERT
• 30. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER) با BERT
• 31. استخراج رابطه با BERT
• 32. ترجمه ماشینی با BERT
• 33. خلاصه‌سازی متن با BERT
• 34. تحلیل احساسات با BERT
• 35. تولید متن با BERT
• 36. کاربرد BERT در زبان فارسی
• 37. آماده‌سازی داده‌های فارسی برای BERT
• 38. پیش‌پردازش متون فارسی
• 39. توکن‌سازی متون فارسی
• 40. واژگان‌سازی (Tokenization) در فارسی
• 41. معرفی مدل‌های زبانی فارسی
• 42. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌داده‌شده برای فارسی
• 43. مبانی مدل‌های زبانی فارسی
• 44. کاربرد مدل‌های زبانی فارسی در وظایف NLP
• 45. طبقه‌بندی متون فارسی
• 46. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی فارسی
• 47. استخراج اطلاعات از متون خبری فارسی
• 48. پاسخ به سوالات در متون فارسی
• 49. ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
• 50. ترجمه ماشینی انگلیسی به فارسی
• 51. خلاصه‌سازی مقالات علمی فارسی
• 52. شناسایی موضوعات در متون فارسی
• 53. مدیریت دانش با مدل‌های زبانی فارسی
• 54. کاربرد در آموزش مجازی
• 55. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 56. کاربرد در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 57. توسعه ربات‌های گفتگو با مدل‌های زبانی فارسی
• 58. طراحی جریان مکالمه
• 59. تولید پاسخ‌های متناسب
• 60. مدیریت خطا و ابهام
• 61. ارزیابی عملکرد ربات‌های گفتگو
• 62. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 63. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
• 64. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 65. کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 66. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 67. امنیت مدل‌های زبانی
• 68. ملاحظات حقوقی و قانونی
• 69. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 70. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 71. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 72. حدود شرعی در محتوای آموزشی
• 73. موضوعات ممنوعیت مطلق در محتوا
• 74. توهین به مقدسات اسلام
• 75. ترویج ربا و قمار
• 76. روابط جنسی خارج از چارچوب شرع
• 77. ترویج بی‌حجابی و پوشش غیرشرعی
• 78. ترویج فرقه‌های انحرافی
• 79. براندازی نظام و اهانت به رهبری
• 80. آموزش هک و نفوذ مخرب
• 81. ساخت سلاح و مواد منفجره
• 82. پولشویی و فرار مالیاتی
• 83. خودکشی و خودآزاری
• 84. محتوای ضد ایرانی و نژادپرستی
• 85. موضوعات حساس: فقه و احکام اسلامی
• 86. موضوعات حساس: اقتصاد و بانکداری اسلامی
• 87. موضوعات حساس: موسیقی و هنر در چارچوب شرع
• 88. موضوعات حساس: روانشناسی روابط و خانواده ایرانی-اسلامی
• 89. موضوعات حساس: تاریخ و سیاست با رویکرد ملی
• 90. موضوعات حساس: علوم پزشکی مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت
• 91. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 92. استفاده از چارچوب‌های یادگیری عمیق
• 93. TensorFlow و Keras
• 94. PyTorch
• 95. ابزارهای پردازش زبان طبیعی در پایتون
• 96. NLTK و spaCy
• 97. Hugging Face Transformers
• 98. طراحی و آموزش مدل‌های سفارشی
• 99. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
• 100. ارزیابی مدل‌های زبانی