دوره بردارهای کلمات: ستون فقرات مدل‌های زبانی مدرن همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بردارهای کلمات: ستون فقرات مدل‌های زبانی مدرن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: بردار کلمات (Word Embeddings) (Word2Vec, GloVe, FastText)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بردارهای کلمات
• 2. مفاهیم پایه در نمایش کلمات
• 3. واژگان و فضای برداری
• 4. مفهوم بُعد در بردارهای کلمات
• 5. تراکم و پراکندگی بردارهای کلمات
• 6. روش‌های سنتی نمایش کلمات (مانند Bag-of-Words)
• 7. معایب روش‌های سنتی
• 8. معرفی Word Embeddings
• 9. نیاز به بردارهای کلمات معنایی
• 10. تفاوت Word Embeddings با نمایش‌های سنتی
• 11. مفهوم شباهت معنایی بین کلمات
• 12. اندازه‌گیری شباهت معنایی (مانند شباهت کسینوسی)
• 13. کاربردهای بردارهای کلمات در پردازش زبان طبیعی
• 14. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر بردارهای کلمات
• 15. تحلیل احساسات با استفاده از بردارهای کلمات
• 16. پردازش اسناد با بردارهای کلمات
• 17. ترجمه ماشینی و بردارهای کلمات
• 18. شناخت موجودیت‌های نام‌دار (NER) با بردارهای کلمات
• 19. پاسخ به پرسش با بردارهای کلمات
• 20. استخراج اطلاعات با بردارهای کلمات
• 21. مدل‌های آماری برای یادگیری بردارهای کلمات
• 22. تاریخچه مختصر مدل‌های یادگیری بردارهای کلمات
• 23. مفهوم توزیع کلمات (Distributional Hypothesis)
• 24. یادگیری بردارهای کلمات از متون بزرگ
• 25. معرفی مدل‌های سایز کوچک (مثلاً Word2Vec)
• 26. ساختار معماری Word2Vec
• 27. مدل CBOW (Continuous Bag-of-Words)
• 28. نحوه آموزش مدل CBOW
• 29. مدل Skip-gram
• 30. نحوه آموزش مدل Skip-gram
• 31. تفاوت‌های CBOW و Skip-gram
• 32. پارامترهای مهم در آموزش Word2Vec
• 33. اندازه بردار (embedding dimension)
• 34. نرخ یادگیری (learning rate)
• 35. اندازه پنجره زمینه (context window size)
• 36. تعداد دوره‌های آموزشی (epochs)
• 37. نحوه استفاده از بردارهای آموزش‌دیده
• 38. بارگذاری بردارهای کلمات از پیش آموزش‌دیده
• 39. تنظیم بردارهای کلمات (Fine-tuning)
• 40. یادگیری بردارهای کلمات برای زبان فارسی
• 41. چالش‌های بردارهای کلمات در زبان فارسی
• 42. منابع داده برای آموزش بردارهای کلمات فارسی
• 43. بهینه‌سازی فرآیند آموزش بردارهای کلمات
• 44. استفاده از کتابخانه‌های محبوب (مانند Gensim)
• 45. نمایش واژگان در فضای برداری
• 46. تشابهات و تفاوت‌های برداری کلمات
• 47. عملیات جبری روی بردارهای کلمات (مثال: King - Man + Woman = Queen)
• 48. انتقال معنایی و روابط خطی در بردارهای کلمات
• 49. معرفی مدل‌های پیشرفته‌تر بردارهای کلمات
• 50. مدل GloVe (Global Vectors for Word Representation)
• 51. مفهوم شمارش واژگان مشترک (Co-occurrence counts)
• 52. نحوه آموزش مدل GloVe
• 53. مزایای GloVe نسبت به Word2Vec
• 54. مدل FastText
• 55. یادگیری بردارهای کلمات برای کلمات خارج از واژگان (Out-of-Vocabulary words)
• 56. استفاده از n-grams کاراکتری در FastText
• 57. مزایای FastText برای زبان‌های با ساختار واژگانی پیچیده
• 58. معرفی مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer-based Language Models)
• 59. معماری ترنسفورمر
• 60. مفهوم Attention Mechanism
• 61. مدل‌های زبانی مانند BERT
• 62. مفاهیم پیش‌آموزش (Pre-training) و تنظیم دقیق (Fine-tuning) در BERT
• 63. نقش بردارهای کلمات در مدل‌های ترنسفورمر
• 64. Contextualized Word Embeddings
• 65. تفاوت بردارهای کلمات ثابت و پویا
• 66. بردارهای کلمات پویا برای زبان فارسی
• 67. کاربرد بردارهای کلمات پویا در درک بهتر متن
• 68. ارزیابی کیفیت بردارهای کلمات
• 69. متریک‌های ارزیابی بردارهای کلمات
• 70. تست‌های مبتنی بر شباهت معنایی
• 71. تست‌های مبتنی بر حل تشابهات (Analogy tasks)
• 72. تست‌های مبتنی بر طبقه‌بندی متن
• 73. تست‌های مبتنی بر استخراج اطلاعات
• 74. چالش‌های ارزیابی بردارهای کلمات
• 75. ملاحظات اخلاقی در استفاده از بردارهای کلمات
• 76. سوگیری (Bias) در بردارهای کلمات
• 77. شناسایی و کاهش سوگیری در بردارهای کلمات
• 78. کاربردهای پیشرفته بردارهای کلمات
• 79. بردارهای جملات (Sentence Embeddings)
• 80. بردارهای اسناد (Document Embeddings)
• 81. بردارهای کلمات در شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 82. بردارهای کلمات در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 83. بردارهای کلمات در مدل‌های گراف (Graph Neural Networks)
• 84. کاربرد بردارهای کلمات در تشخیص کلمات نامفهوم
• 85. کاربرد بردارهای کلمات در تشخیص اشتباهات املایی
• 86. کاربرد بردارهای کلمات در خلاصه‌سازی متن
• 87. کاربرد بردارهای کلمات در تولید متن
• 88. آینده بردارهای کلمات و مدل‌های زبانی
• 89. روند تحقیقات در حوزه بردارهای کلمات
• 90. نقش بردارهای کلمات در هوش مصنوعی عمومی
• 91. اهمیت بردارهای کلمات در توسعه مدل‌های زبانی بومی
• 92. نتیجه‌گیری کلی بر اهمیت بردارهای کلمات