دوره یادگیری عمیق برای ترجمه ماشینی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری عمیق برای ترجمه ماشینی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری عمیق
• 2. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 3. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 4. پس‌انتشار خطا
• 5. بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
• 6. گرادیان کاهشی تصادفی
• 7. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, RMSprop)
• 8. تنظیم‌گرهای نرخ یادگیری
• 9. منظم‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 10. لایه نرمال‌سازی (Batch Normalization)
• 11. کاهش احتمال خروج (Dropout)
• 12. معماری‌های شبکه‌های عصبی
• 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 15. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 16. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 17. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 18. ترجمه ماشینی آماری (SMT)
• 19. محدودیت‌های SMT
• 20. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
• 21. معماری‌های پایه NMT (Encoder-Decoder)
• 22. کاربرد CNN در NMT
• 23. کاربرد RNN در NMT
• 24. کاربرد LSTM/GRU در NMT
• 25. ترجمه ماشینی مبتنی بر توجه
• 26. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 27. لایه Self-Attention
• 28. لایه Multi-Head Attention
• 29. لایه Feed-Forward در ترنسفورمر
• 30. لایه Positional Encoding
• 31. معماری Encoder در ترنسفورمر
• 32. معماری Decoder در ترنسفورمر
• 33. آموزش مدل‌های ترنسفورمر
• 34. تابع هزینه در NMT
• 35. داده‌های موازی برای آموزش NMT
• 36. پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 37. توکن‌سازی (Tokenization)
• 38. کلمه‌سازی (Subword Tokenization)
• 39. مدل‌های زبانی
• 40. کدگذاری کلمات (Word Embeddings)
• 41. Word2Vec
• 42. GloVe
• 43. FastText
• 44. مقایسه روش‌های کدگذاری کلمات
• 45. استفاده از Embeddings در NMT
• 46. پس‌پردازش ترجمه
• 47. امتیازدهی ترجمه (BLEU Score)
• 48. محدودیت‌های BLEU
• 49. معیارهای ارزیابی دیگر
• 50. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 51. معماری‌های LLMs
• 52. کاربرد LLMs در ترجمه
• 53. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای ترجمه
• 54. ترجمه ماشینی در زبان فارسی
• 55. چالش‌های زبان فارسی در NMT
• 56. منابع داده برای زبان فارسی
• 57. ارزیابی NMT فارسی
• 58. کاربرد NMT در حوزه‌های تخصصی
• 59. ترجمه اسناد حقوقی (با رعایت چارچوب قانونی)
• 60. ترجمه متون پزشکی (مطابق پروتکل وزارت بهداشت)
• 61. ترجمه متون اقتصادی (در چارچوب بانکداری اسلامی)
• 62. ترجمه متون علمی و فنی
• 63. ترجمه ماشینی در زمان واقعی
• 64. پیاده‌سازی NMT
• 65. استفاده از چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 66. محیط‌های توسعه NMT
• 67. ابزارهای کمکی ترجمه
• 68. مدیریت دانش در ترجمه
• 69. اخلاق در هوش مصنوعی و ترجمه
• 70. حریم خصوصی داده‌ها
• 71. سوگیری در مدل‌های ترجمه
• 72. مسئولیت‌پذیری در NMT
• 73. آینده ترجمه ماشینی
• 74. ترجمه ماشینی عصبی پیشرفته
• 75. مدل‌های ترنسفورمر چندزبانه
• 76. ترجمه ماشینی برای زبان‌های کم‌منبع
• 77. یادگیری انتقالی در NMT
• 78. ترجمه ماشینی با کیفیت بالا
• 79. تولید ترجمه روان و طبیعی
• 80. غلبه بر ابهام در ترجمه
• 81. مدیریت عدم قطعیت در ترجمه
• 82. ترجمه ماشینی و نوآوری‌های زبانی
• 83. مبانی نظری یادگیری عمیق پیشرفته
• 84. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
• 85. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 86. کاربرد GNN در پردازش زبان طبیعی
• 87. کاربرد یادگیری تقویتی در NMT
• 88. مفاهیم پیشرفته مدل‌های زبانی
• 89. ترکیب مدل‌های زبانی و NMT
• 90. مدل‌های مولد (Generative Models)
• 91. ترجمه ماشینی با رویکرد تولید متن
• 92. ارزیابی عمیق‌تر مدل‌های ترجمه
• 93. مفهوم‌سازی در ترجمه ماشینی
• 94. ترجمه ماشینی و درک مطلب
• 95. چالش‌های معنایی در NMT
• 96. ترجمه ماشینی و بومی‌سازی
• 97. ترجمه ماشینی برای ارتباطات بین‌فرهنگی
• 98. کاربرد NMT در آموزش زبان
• 99. توسعه ابزارهای ترجمه مبتنی بر NMT
• 100. مطالعات موردی NMT موفق (با رعایت چارچوب)