دوره Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های ترجمه ماشینی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های ترجمه ماشینی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و ترجمه ماشینی
• 2. آشنایی با مفاهیم اولیه ترجمه ماشینی
• 3. تاریخچه و تحولات ترجمه ماشینی
• 4. انواع رویکردهای ترجمه ماشینی (قاعده‌محور، آماری، عصبی)
• 5. مبانی یادگیری ماشین در ترجمه ماشینی
• 6. معرفی Google Cloud Platform و ابزارهای آن
• 7. دسترسی به Google Cloud Platform و پیکربندی اولیه
• 8. مفاهیم کلیدی در Google Cloud (پروژه‌ها، حساب‌ها، نقش‌ها)
• 9. آشنایی با سرویس‌های Google Cloud برای پردازش زبان (NLP)
• 10. Google Cloud Natural Language API: قابلیت‌ها و کاربردها
• 11. استفاده از Google Cloud Translation API برای ترجمه متون
• 12. مبانی پیش‌پردازش متن برای ترجمه ماشینی
• 13. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
• 14. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 15. ریشه‌یابی (Stemming) و بن‌واژه‌یابی (Lemmatization)
• 16. مفاهیم پایه‌ای مدل‌های زبانی
• 17. مدل‌های زبانی آماری (N-gram)
• 18. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 19. معرفی مدل‌های زبانی عصبی (Neural Language Models)
• 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و کاربرد آن‌ها
• 21. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (LSTM)
• 22. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (GRU)
• 23. مفهوم Embedding و نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 24. Word2Vec و GloVe
• 25. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 26. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 27. خود-توجهی (Self-Attention)
• 28. معماری انکودر-دیکودر (Encoder-Decoder Architecture)
• 29. پیاده‌سازی مدل‌های ترجمه ماشینی با استفاده از TensorFlow/PyTorch
• 30. آماده‌سازی مجموعه داده‌های ترجمه
• 31. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 32. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 33. آموزش مدل ترنسفورمر برای ترجمه ماشینی
• 34. ارزیابی عملکرد مدل ترجمه ماشینی
• 35. معیارهای ارزیابی (BLEU, METEOR, TER)
• 36. تحلیل خطاها در ترجمه ماشینی
• 37. کاربرد Google Cloud AI Platform برای آموزش مدل‌ها
• 38. استفاده از Google Cloud Vertex AI
• 39. مدیریت آزمایش‌ها و اجراها در Vertex AI
• 40. استقرار مدل ترجمه ماشینی در Google Cloud
• 41. ساخت API برای مدل ترجمه
• 42. استفاده از Google Cloud Functions برای استقرار
• 43. استفاده از Google Kubernetes Engine (GKE) برای مقیاس‌پذیری
• 44. مبانی طراحی اپلیکیشن‌های ترجمه ماشینی
• 45. معماری کلی اپلیکیشن ترجمه
• 46. رابط کاربری (UI) و تجربه کاربری (UX)
• 47. مدیریت درخواست‌های ترجمه
• 48. مدیریت خطاها و بازخوردها
• 49. کار با APIهای Google Cloud برای ادغام
• 50. استفاده از Google Cloud Storage برای ذخیره‌سازی داده‌ها
• 51. مدیریت پایگاه داده برای ذخیره تنظیمات و تاریخچه
• 52. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی عصبی پیشرفته
• 53. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (BERT, GPT)
• 54. مفاهیم Transfer Learning و Fine-tuning
• 55. آموزش مدل‌های ترجمه برای زبان فارسی
• 56. چالش‌های ترجمه ماشینی برای زبان فارسی
• 57. پردازش زبان فارسی با استفاده از ابزارهای Google Cloud
• 58. استفاده از Google Cloud AutoML Translation
• 59. تنظیم و آموزش مدل‌های سفارشی با AutoML
• 60. مقایسه رویکردهای مختلف در ترجمه ماشینی
• 61. بهینه‌سازی مدل‌ها برای کارایی و دقت
• 62. ملاحظات امنیتی در Google Cloud Platform
• 63. مدیریت دسترسی‌ها و احراز هویت
• 64. امنیت داده‌ها در Google Cloud
• 65. پیاده‌سازی اپلیکیشن ترجمه ماشینی در مقیاس بزرگ
• 66. نظارت بر عملکرد اپلیکیشن
• 67. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در Google Cloud
• 68. مدیریت هزینه‌ها در Google Cloud Platform
• 69. اصول معماری پایدار و مقیاس‌پذیر
• 70. مفاهیم DevOps و CI/CD برای اپلیکیشن‌های ترجمه
• 71. ساخت اپلیکیشن ترجمه برای پلتفرم‌های مختلف (وب، موبایل)
• 72. استفاده از Google Cloud Endpoints برای مدیریت API
• 73. تست واحد و تست یکپارچگی اپلیکیشن
• 74. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 75. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 76. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)
• 77. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 78. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 79. کاربرد این تکنیک‌ها در اپلیکیشن ترجمه
• 80. توسعه قابلیت‌های پیشرفته‌تر ترجمه
• 81. ترجمه در زمان واقعی (Real-time Translation)
• 82. ترجمه اسناد با فرمت‌های مختلف
• 83. مدیریت واژگان سفارشی (Custom Glossaries)
• 84. بهبود دقت ترجمه با استفاده از داده‌های خاص دامنه
• 85. ملاحظات اخلاقی در ترجمه ماشینی
• 86. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 87. تاثیر ترجمه ماشینی بر مشاغل
• 88. اهمیت دقت در ترجمه برای حوزه‌های حساس (پزشکی، حقوقی)
• 89. مطالعه موردی: ساخت اپلیکیشن ترجمه ماشینی پیشرفته
• 90. چالش‌های پیاده‌سازی واقعی
• 91. راهکارهای عملی برای رفع مشکلات
• 92. آینده ترجمه ماشینی و پردازش زبان طبیعی
• 93. پیشرفت‌های آتی در مدل‌های زبانی
• 94. تاثیر هوش مصنوعی بر ارتباطات جهانی
• 95. نقش Google Cloud در آینده NLP