دوره مبانی مدل‌سازی زبان بر روی پیکره‌های متنی برای وظایف دانش‌محور همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی مدل‌سازی زبان بر روی پیکره‌های متنی برای وظایف دانش‌محور

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای دانش‌محور

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌سازی زبان بر روی پیکره‌های متنی
• 2. مقدمه به پردازش زبان طبیعی
• 3. اهمیت پیکره‌های زبانی در مدل‌سازی
• 4. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 5. مدل‌های زبانی آماری
• 6. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 8. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 9. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 10. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر
• 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 12. ترانسفورمرها و مزایای آن‌ها
• 13. معماری ترانسفورمر
• 14. رمزگذار و رمزگشای ترانسفورمر
• 15. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 16. BERT و خانواده آن
• 17. GPT و خانواده آن
• 18. تفاوت‌های BERT و GPT
• 19. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
• 20. طبقه‌بندی متن
• 21. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 22. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 23. خلاصه‌سازی متن
• 24. ترجمه ماشینی
• 25. تولید متن
• 26. مدل‌سازی دانش‌محور
• 27. مفهوم دانش در مدل‌های زبانی
• 28. ادغام دانش در مدل‌های زبانی
• 29. روش‌های ادغام دانش
• 30. استفاده از پایگاه‌های دانش
• 31. مدل‌های زبانی مبتنی بر دانش
• 32. CorpusLM: رویکردی نوین
• 33. هدف CorpusLM
• 34. معماری CorpusLM
• 35. ساختار پیکره در CorpusLM
• 36. پردازش و آماده‌سازی پیکره
• 37. استخراج ویژگی‌ها از پیکره
• 38. یادگیری نمایش‌های زبانی
• 39. آموزش مدل‌های زبانی بر روی پیکره
• 40. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 41. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 42. معیارهای ارزیابی
• 43. وظایف دانش‌محور
• 44. اهمیت وظایف دانش‌محور
• 45. چالش‌های وظایف دانش‌محور
• 46. کاربرد CorpusLM در وظایف دانش‌محور
• 47. مثال‌های عملی از CorpusLM
• 48. تحلیل احساسات
• 49. توصیه محتوا
• 50. سیستم‌های پرسش و پاسخ پیشرفته
• 51. تولید محتوای خلاقانه
• 52. کاربرد در علوم انسانی
• 53. کاربرد در علوم پزشکی
• 54. کاربرد در حقوق
• 55. کاربرد در آموزش
• 56. مدل‌سازی زبان فارسی
• 57. چالش‌های مدل‌سازی زبان فارسی
• 58. پیکره‌های زبانی فارسی
• 59. مدل‌های زبانی برای فارسی
• 60. پژوهش‌های آتی در مدل‌سازی زبان
• 61. آینده مدل‌های زبانی
• 62. اخلاق در هوش مصنوعی
• 63. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های زبانی
• 64. شفافیت در مدل‌های زبانی
• 65. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 66. کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 67. امنیت در مدل‌های زبانی
• 68. حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 69. کاربرد مدل‌های زبانی در صنعت
• 70. نوآوری با استفاده از مدل‌های زبانی
• 71. مدیریت دانش سازمانی
• 72. استخراج اطلاعات از اسناد
• 73. تحلیل داده‌های متنی بزرگ
• 74. کاربرد در کسب‌وکارهای نوین
• 75. توسعه ابزارهای زبانی
• 76. پشتیبانی مشتری هوشمند
• 77. فرهنگ‌سازی در استفاده از هوش مصنوعی
• 78. اهمیت زبان در هوش مصنوعی
• 79. پردازش زبان طبیعی در ایران
• 80. چشم‌انداز آینده پردازش زبان طبیعی
• 81. نقش مدل‌های زبانی در پیشرفت علم
• 82. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
• 83. مدل‌سازی زبان و درک معنایی
• 84. استفاده از مدل‌های زبانی برای تحلیل اجتماعی
• 85. مدل‌سازی زبان و فهم فرهنگی
• 86. کاربرد در حوزه سلامت روان
• 87. پشتیبانی از تحقیقات علمی
• 88. تحلیل محتوای رسانه‌ها
• 89. مدیریت اطلاعات در سازمان‌ها
• 90. بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
• 91. تولید محتوای آموزشی هوشمند
• 92. ارزیابی کیفیت محتوا
• 93. سیستم‌های مدیریت یادگیری
• 94. پردازش زبان طبیعی در حوزه اقتصاد
• 95. تحلیل بازار و روندهای اقتصادی
• 96. پیش‌بینی اقتصادی با مدل‌های زبانی
• 97. کاربرد در حوزه سیاست‌گذاری
• 98. تحلیل افکار عمومی
• 99. مدیریت بحران با استفاده از هوش مصنوعی
• 100. توسعه ابزارهای آموزشی تعاملی