دوره مدل‌های زبانی آماری: رویکرد آماری به پردازش، فهم و تولید زبان در مقیاس داده‌های عظیم، پویا، چندزبانه، چندوجهی، تعاملی، شبکه‌ای و زمانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی آماری: رویکرد آماری به پردازش، فهم و تولید زبان در مقیاس داده‌های عظیم، پویا، چندزبانه، چندوجهی، تعاملی، شبکه‌ای و زمانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی آماری
• 2. مبانی احتمالات و آمار برای مدل‌های زبانی
• 3. توزیع‌های احتمال گسسته و پیوسته
• 4. مفاهیم کلیدی در آمار استنباطی
• 5. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 6. مفاهیم اساسی در NLP: توکنایزیشن، استمینگ، لمتیزیشن
• 7. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش: N-grams
• 8. آموزش و ارزیابی مدل‌های N-gram
• 9. چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌های N-gram
• 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در NLP
• 11. یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده
• 12. الگوریتم‌های طبقه‌بندی متنی: رگرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبان
• 13. مدل‌های زبانی مبتنی بر آمار: مدل‌های تولیدی و تمایزی
• 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر آمار: مثال‌های کاربردی
• 15. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی عصبی (NNLM)
• 16. شبکه‌های عصبی پیشخور برای مدل‌های زبانی
• 17. آموزش NNLM با استفاده از روش‌های آماری
• 18. مزایای NNLM نسبت به مدل‌های N-gram
• 19. یادگیری بازنمایی کلمات (Word Embeddings)
• 20. مفاهیم Word2Vec: CBOW و Skip-gram
• 21. آموزش و ارزیابی Word Embeddings
• 22. کاربرد Word Embeddings در وظایف NLP
• 23. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 24. مقدمه‌ای بر RNN و حافظه بلند-کوتاه مدت (LSTM)
• 25. شبکه‌های LSTM برای مدل‌های زبانی
• 26. آموزش و ارزیابی مدل‌های مبتنی بر LSTM
• 27. کاربرد LSTM در تولید متن و ترجمه ماشینی
• 28. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
• 29. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در ترنسفورمر
• 30. معماری ترنسفورمر و لایه‌های آن
• 31. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌داده شده: BERT
• 32. آموزش و تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های BERT
• 33. کاربرد BERT در وظایف مختلف NLP
• 34. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌داده شده: GPT
• 35. نسخه‌های مختلف GPT و قابلیت‌های آن‌ها
• 36. تولید متن خلاقانه با مدل‌های GPT
• 37. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 38. سوگیری در داده‌های آموزشی و مدل‌ها
• 39. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 40. پردازش زبان طبیعی چندزبانه
• 41. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 42. چالش‌های پردازش زبان فارسی: قواعد و واژگان
• 43. مدل‌های زبانی برای داده‌های پویا و جریانی
• 44. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
• 45. ادغام متن و تصویر در مدل‌های زبانی
• 46. مدل‌های زبانی تعاملی و مکالمه‌ای
• 47. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 48. مدل‌های زبانی شبکه‌ای و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 49. مدل‌های زبانی زمانی و تحلیل سری‌های زمانی متنی
• 50. پردازش زبان طبیعی در مقیاس داده‌های عظیم
• 51. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای کارایی
• 52. ملاحظات امنیتی در مدل‌های زبانی
• 53. حفظ حریم خصوصی در داده‌های متنی
• 54. کاربردهای مدل‌های زبانی در حوزه‌های مختلف
• 55. مدل‌های زبانی در آموزش و یادگیری
• 56. مدل‌های زبانی در سلامت و پزشکی
• 57. مدل‌های زبانی در امور مالی و اقتصادی (با رعایت چارچوب بانکداری اسلامی)
• 58. مدل‌های زبانی در حقوق و قضا (با رعایت چارچوب قوانین)
• 59. مدل‌های زبانی در ارتباطات و رسانه
• 60. مدل‌های زبانی در پژوهش و توسعه
• 61. مدل‌های زبانی برای تحلیل احساسات و نظرات
• 62. طبقه‌بندی متن و تشخیص موضوع
• 63. خلاصه‌سازی متن خودکار
• 64. ترجمه ماشینی پیشرفته
• 65. تولید متن خودکار برای محتوای آموزشی
• 66. شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)
• 67. تشخیص روابط بین موجودیت‌ها
• 68. تحلیل گفتمان و ساختار متن
• 69. مدل‌های زبانی برای درک مطلب
• 70. مدل‌های زبانی برای تولید پاسخ در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 71. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی اسناد طولانی
• 72. مدل‌های زبانی برای تولید کد برنامه‌نویسی
• 73. مدل‌های زبانی برای کشف دانش
• 74. مدل‌های زبانی برای تحلیل و پیش‌بینی روندها
• 75. مدل‌های زبانی برای سفارشی‌سازی محتوا
• 76. مدل‌های زبانی برای بهبود تجربه کاربری
• 77. مدل‌های زبانی برای تشخیص ناهنجاری در متن
• 78. مدل‌های زبانی برای تصحیح خطاهای املایی و دستوری
• 79. مدل‌های زبانی برای تولید محتوای خلاقانه (با رعایت چارچوب فرهنگی)
• 80. مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های صوتی (با تبدیل به متن)
• 81. مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های تصویری (با توصیف متنی)
• 82. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی توزیع‌شده
• 83. مدل‌های زبانی با قابلیت یادگیری مداوم
• 84. مدل‌های زبانی برای تفسیرپذیری (Explainability)
• 85. ارزیابی و سنجش عملکرد مدل‌های زبانی
• 86. مجموعه داده‌های بزرگ برای آموزش مدل‌های زبانی
• 87. چالش‌های فنی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 88. آینده مدل‌های زبانی و تحقیقات پیشرو
• 89. مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی عمومی
• 90. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های زبانی
• 91. آموزش مدل‌های زبانی برای وظایف تخصصی
• 92. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 93. کاربرد مدل‌های زبانی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 94. مدل‌های زبانی برای تحلیل محتوای آموزشی
• 95. تولید خودکار سوالات امتحانی (با رعایت چارچوب آموزشی)
• 96. مدل‌های زبانی برای تصحیح خودکار تکالیف (با رعایت چارچوب آموزشی)
• 97. مدل‌های زبانی برای شخصی‌سازی مسیر یادگیری
• 98. مدل‌های زبانی در خدمات دولتی و اداری (با رعایت چارچوب قوانین)
• 99. مدل‌های زبانی در مدیریت دانش سازمانی
• 100. مدل‌های زبانی برای تحلیل اسناد حقوقی (با رعایت چارچوب قوانین)