دوره مبانی معنا و هوشمندی در مدل‌های زبانی مدرن همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی معنا و هوشمندی در مدل‌های زبانی مدرن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: مدل‌های زبانی و درک معنا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و زبان
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 4. معماری‌های اولیه مدل‌های زبانی
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 6. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 7. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (GRU)
• 8. مفهوم واژگان و نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 9. Word2Vec و GloVe
• 10. نمایش کلمات در فضای برداری
• 11. یادگیری نمایش کلمات با شبکه‌های عمیق
• 12. مفهوم جمله و نمایش جملات
• 13. مدل‌سازی آماری زبان
• 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر n-gram
• 15. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 16. Perplexity و معیارهای دیگر
• 17. مفهوم معنا در زبان
• 18. معنای لغوی و معنای ترکیبی
• 19. نظریه‌های معناشناسی
• 20. معناشناسی شناختی
• 21. معناشناسی توزیعی
• 22. معنا و بافت (Context)
• 23. نقش بافت در درک معنا
• 24. مدل‌های زبانی مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
• 25. مکانیزم توجه در شبکه‌های عصبی
• 26. Transformer و معماری آن
• 27. خود-توجهی (Self-Attention)
• 28. Encoder-Decoder با مکانیزم توجه
• 29. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 30. BERT و مبانی آن
• 31. GPT و مبانی آن
• 32. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 33. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 34. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 35. کاربردهای مدل‌های زبانی
• 36. ترجمه ماشینی
• 37. خلاصه‌سازی متن
• 38. پاسخ به پرسش
• 39. تولید متن
• 40. تحلیل احساسات
• 41. درک مطلب
• 42. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 43. محدودیت‌های مدل‌های زبانی
• 44. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 45. مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی
• 46. هوش مصنوعی اخلاقی
• 47. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 48. شفافیت در مدل‌های زبانی
• 49. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
• 50. مفهوم هوشمندی در مدل‌های زبانی
• 51. هوشمندی مصنوعی در مقابل هوشمندی انسانی
• 52. آیا مدل‌های زبانی واقعاً می‌فهمند؟
• 53. تست تورینگ و مدل‌های زبانی
• 54. معیارهای سنجش درک معنا
• 55. یادگیری عمیق برای درک معنا
• 56. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای زبان
• 57. شبکه‌های گراف عصبی (GNN) برای زبان
• 58. پردازش معنایی صوری
• 59. نحو و معنا
• 60. ارتباط نحو و معنا
• 61. تحلیل وابستگی (Dependency Parsing)
• 62. تحلیل فاعل-مفعول
• 63. مدل‌سازی دانش و استدلال
• 64. مدل‌های زبانی و دانش عمومی
• 65. استدلال منطقی در مدل‌های زبانی
• 66. استدلال مبتنی بر قانون
• 67. استدلال مبتنی بر مثال
• 68. مدل‌های زبانی و تفکر خلاق
• 69. تولید محتوای خلاقانه
• 70. محدودیت‌های خلاقیت در مدل‌های زبانی
• 71. اخلاق در تولید محتوا
• 72. مسائل حقوقی در تولید محتوا
• 73. مالکیت فکری و مدل‌های زبانی
• 74. امنیت مدل‌های زبانی
• 75. حملات به مدل‌های زبانی
• 76. مقاومت مدل‌های زبانی در برابر حملات
• 77. آموزش ایمن مدل‌های زبانی
• 78. نظارت بر مدل‌های زبانی
• 79. توسعه پایدار مدل‌های زبانی
• 80. تأثیر زیست‌محیطی مدل‌های زبانی
• 81. مدل‌های زبانی و آینده کار
• 82. آموزش نیروی کار برای عصر هوش مصنوعی
• 83. مدل‌های زبانی و پیشرفت علم
• 84. مدل‌های زبانی در تحقیقات علمی
• 85. آینده مدل‌های زبانی
• 86. چالش‌های آینده در پردازش زبان طبیعی
• 87. هوش مصنوعی عمومی (AGI) و مدل‌های زبانی
• 88. مبانی فلسفی هوش مصنوعی
• 89. زبان و تفکر
• 90. زبان و واقعیت
• 91. مدل‌های زبانی و برداشت از جهان
• 92. محدودیت‌های مدل‌های زبانی در فهم جهان
• 93. مدل‌های زبانی و زبان‌شناسی
• 94. نظریه‌های زبان‌شناسی مدرن
• 95. کاربرد مدل‌های زبانی در زبان‌شناسی
• 96. زبان‌شناسی محاسباتی
• 97. مبانی یادگیری ماشین برای زبان
• 98. یادگیری با نظارت برای زبان
• 99. یادگیری بدون نظارت برای زبان
• 100. یادگیری تقویتی برای زبان