دوره شبکه‌های عصبی بازگشتی در عمل: پروژه‌های کاربردی NLP همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبکه‌های عصبی بازگشتی در عمل: پروژه‌های کاربردی NLP

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 2. مبانی ریاضی شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 3. معماری شبکه‌های LSTM
• 4. معماری شبکه‌های GRU
• 5. تفاوت‌های LSTM و GRU
• 6. پیاده‌سازی RNN با TensorFlow
• 7. پیاده‌سازی RNN با PyTorch
• 8. آماده‌سازی داده برای NLP
• 9. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های بازگشتی
• 10. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 11. Word2Vec و GloVe
• 12. آموزش مدل‌های Embedding
• 13. کاربرد Embedding در NLP
• 14. مدل‌سازی زبان با RNN
• 15. پیش‌بینی کلمه بعدی
• 16. ارزیابی مدل‌های زبان
• 17. تولید متن با RNN
• 18. تولید شعر با RNN
• 19. تولید داستان با RNN
• 20. ترجمه ماشینی با RNN
• 21. معماری Seq2Seq برای ترجمه
• 22. روش‌های Attention در ترجمه
• 23. پیاده‌سازی Seq2Seq با LSTM
• 24. پیاده‌سازی Seq2Seq با GRU
• 25. ترجمه ماشینی با TensorFlow
• 26. ترجمه ماشینی با PyTorch
• 27. تحلیل احساسات با RNN
• 28. طبقه‌بندی متون با RNN
• 29. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 30. استخراج اطلاعات از متون
• 31. خلاصه‌سازی متن با RNN
• 32. معماری‌های پیشرفته خلاصه‌سازی
• 33. ترکیب RNN با شبکه‌های کانولوشنال (CNN)
• 34. کاربرد CNN در NLP
• 35. مدل‌های ترکیبی CNN-RNN
• 36. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
• 37. معماری Attention در ترنسفورمر
• 38. مزایای ترنسفورمر نسبت به RNN
• 39. مقدمه‌ای بر مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 40. BERT و کاربردهای آن
• 41. GPT و توانایی‌های آن
• 42. fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 43. کاربرد BERT در طبقه‌بندی متن
• 44. کاربرد GPT در تولید متن
• 45. تحلیل احساسات پیشرفته با ترنسفورمر
• 46. استخراج اطلاعات با مدل‌های ترنسفورمر
• 47. ترجمه ماشینی با مدل‌های ترنسفورمر
• 48. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های ترنسفورمر
• 49. مدل‌سازی زبان فارسی با RNN
• 50. پیش‌پردازش متن فارسی
• 51. بردارسازی کلمات فارسی
• 52. مدل‌سازی زبان فارسی با LSTM
• 53. مدل‌سازی زبان فارسی با GRU
• 54. ترجمه ماشینی فارسی-انگلیسی
• 55. تحلیل احساسات متن فارسی
• 56. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار فارسی
• 57. خلاصه‌سازی متون فارسی
• 58. پروژه‌های عملی NLP در ایران
• 59. کاربرد NLP در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 60. توسعه چت‌بات‌های فارسی
• 61. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی فارسی
• 62. امنیت در پردازش زبان طبیعی
• 63. چالش‌های پردازش زبان طبیعی فارسی
• 64. اخلاق در NLP
• 65. حریم خصوصی در NLP
• 66. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 67. معماری‌های نوین در LLMs
• 68. کاربردهای LLMs در صنعت
• 69. توسعه LLMs برای زبان فارسی
• 70. آموزش LLMs با داده‌های فارسی
• 71. ارزیابی LLMs فارسی
• 72. محدودیت‌های LLMs
• 73. آینده NLP و شبکه‌های بازگشتی
• 74. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در NLP
• 75. کاربرد GNN در تحلیل متن
• 76. مدل‌های مولد پیشرفته
• 77. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در NLP
• 78. کاربرد GAN در تولید متن
• 79. یادگیری تقویتی در NLP
• 80. بهینه‌سازی مدل‌های NLP با یادگیری تقویتی
• 81. پردازش زبان طبیعی چندزبانه
• 82. مدل‌های عصبی برای زبان‌های کم‌منبع
• 83. تشخیص گفتار با RNN
• 84. تولید گفتار با RNN
• 85. ترکیب متن و گفتار
• 86. پردازش زبان طبیعی و واقعیت مجازی
• 87. پردازش زبان طبیعی و واقعیت افزوده
• 88. کاربرد NLP در آموزش مجازی
• 89. NLP در سیستم‌های توصیه‌گر
• 90. NLP در تحلیل داده‌های مالی
• 91. NLP در حوزه سلامت
• 92. NLP در حقوق و قضایا
• 93. NLP در حوزه گردشگری
• 94. NLP در صنعت نفت و گاز
• 95. NLP در حوزه کشاورزی
• 96. NLP در حوزه هنر و فرهنگ
• 97. NLP در حوزه علوم انسانی
• 98. NLP در حوزه مهندسی
• 99. NLP در حوزه علوم پایه
• 100. NLP در حوزه علوم پزشکی