فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌های زبانی آماری: درک آماری روابط پیچیده زبانی

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مدل‌های زبانی آماری: درک آماری روابط پیچیده زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر مدل های زبانی آماری
• 2. تاریخچه مدل های زبانی آماری
• 3. اهمیت مدل های زبانی آماری
• 4. کاربردها در پردازش زبان طبیعی
• 5. انواع مدل های زبانی آماری
• 6. مدل های زبانی آماری مبتنی بر فرکانس
• 7. مدل های زبانی آماری مبتنی بر یادگیری ماشین
• 8. مدل های زبانی آماری مبتنی بر شبکه های عصبی
• 9. اصول آماری در مدل های زبانی
• 10. مفاهیم احتمال در زبان
• 11. قانون بیز و مدل های زبانی
• 12. احتمال شرطی و مدل های زبانی
• 13. وابستگی های زبانی
• 14. مدل های زبانی مبتنی بر N-gram
• 15. مدل های زبانی یک گرام (Unigram)
• 16. مدل های زبانی دو گرام (Bigram)
• 17. مدل های زبانی سه گرام (Trigram)
• 18. مدل های زبانی K-gram
• 19. مشکل داده های پراکنده در مدل های N-gram
• 20. تکنیک های هموارسازی (Smoothing)
• 21. هموارسازی لاپلاس (Add-one Smoothing)
• 22. هموارسازی گود-توریج (Good-Turing Smoothing)
• 23. هموارسازی Kneser-Ney
• 24. هموارسازی با استفاده از مدل های عقب نشینی (Backoff Models)
• 25. ارزیابی مدل های زبانی
• 26. معیارهای ارزیابی
• 27. Perplexity
• 28. Cross-Entropy
• 29. دقت در پیش بینی کلمه بعدی
• 30. دقت در تولید متن
• 31. مجموعه های داده برای آموزش و ارزیابی
• 32. مجموعه های داده متنی عمومی
• 33. مجموعه های داده تخصصی
• 34. نکات مهم در انتخاب مجموعه داده
• 35. مدل های زبانی مبتنی بر یادگیری ماشین
• 36. مدل های خطی
• 37. رگرسیون لجستیک
• 38. ماشین های بردار پشتیبان (SVM)
• 39. مدل های مبتنی بر درخت تصمیم
• 40. مدل های پیچیده تر
• 41. مدل های گرافیکی احتمالی
• 42. شبکه های بیزی
• 43. مدل های مارکوف پنهان (HMM)
• 44. کاربرد HMM در مدل های زبانی
• 45. مدل های زبانی مبتنی بر شبکه های عصبی
• 46. مقدمه ای بر شبکه های عصبی
• 47. شبکه های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
• 48. شبکه های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
• 49. مزایای RNN برای پردازش توالی
• 50. شبکه های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
• 51. شبکه های واحد بازگشتی گیت دار (GRU)
• 52. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) در مدل های زبانی
• 53. کاربرد CNN در استخراج ویژگی های محلی
• 54. معماری های پیشرفته شبکه عصبی
• 55. شبکه های ترانسفورمر (Transformer Networks)
• 56. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 57. خود-توجهی (Self-Attention)
• 58. توجه چندگانه (Multi-Head Attention)
• 59. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder Architecture)
• 60. مدل های زبان بزرگ (Large Language Models - LLM)
• 61. مفاهیم اساسی LLM
• 62. آموزش پیش از موعد (Pre-training)
• 63. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 64. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 65. مدل های معروف LLM
• 66. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 67. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• 68. RoBERTa
• 69. XLNet
• 70. کاربرد LLM در وظایف مختلف
• 71. تولید متن (Text Generation)
• 72. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 73. خلاصه سازی متن (Text Summarization)
• 74. پاسخ به سوال (Question Answering)
• 75. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 76. تشخیص موجودیت های نامدار (Named Entity Recognition)
• 77. تکمیل خودکار (Autocompletion)
• 78. اشکال زدایی کد (Code Debugging)
• 79. چالش ها و محدودیت های مدل های زبانی آماری
• 80. سوگیری در داده ها (Bias in Data)
• 81. تفسیرپذیری (Interpretability)
• 82. نیاز به داده های حجیم
• 83. هزینه محاسباتی
• 84. امنیت و حریم خصوصی
• 85. ملاحظات اخلاقی
• 86. تکنیک های پیشرفته و آینده مدل های زبانی
• 87. مدل های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
• 88. یادگیری تقویتی برای مدل های زبانی
• 89. مدل های زبانی قابل توضیح (Explainable Language Models)
• 90. مدل های زبانی کارآمد (Efficient Language Models)
• 91. مدل های زبانی کوچک و فشرده
• 92. مدل های زبانی برای زبان های کم منبع
• 93. مدل های زبانی درک کننده زمینه (Context-Aware Language Models)
• 94. مدل های زبانی دیالوگ محور (Dialogue-Oriented Language Models)
• 95. مدل های زبانی خلاق (Creative Language Models)
• 96. مدل های زبانی مبتنی بر دانش (Knowledge-Grounded Language Models)
• 97. جمع بندی و چشم انداز آینده