فلش‌کارت‌های آموزشی پردازش و درک زبان طبیعی با مدل‌های زبانی بزرگ

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب پردازش و درک زبان طبیعی با مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) - مفاهیم و اصول**

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه بر پردازش و درک زبان طبیعی
• 2. تاریخچه و تکامل پردازش زبان طبیعی
• 3. چالش‌های پردازش زبان طبیعی
• 4. مفاهیم کلیدی در زبان‌شناسی محاسباتی
• 5. مقدمه بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 6. تاریخچه و سیر تحول LLMs
• 7. معماری‌های اصلی LLMs: ترنسفورمرها
• 8. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 9. انواع مدل‌های ترنسفورمر: BERT, GPT, T5
• 10. پیش‌پردازش متن برای LLMs
• 11. توکنیزاسیون (Tokenization)
• 12. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 13. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 14. بردارسازی کلمات (Word Embeddings): Word2Vec, GloVe, FastText
• 15. کاربرد بردارسازی کلمات در LLMs
• 16. مقدمه بر مدل‌های زبانی آماری
• 17. مدل‌های زبانی مبتنی بر N-gram
• 18. مزایا و معایب مدل‌های زبانی آماری
• 19. مقدمه بر یادگیری عمیق در NLP
• 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 21. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTMs)
• 22. شبکه‌های حافظه گیت‌دار (GRUs)
• 23. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) در NLP
• 24. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ: مفاهیم پایه
• 25. داده‌های آموزشی برای LLMs
• 26. روش‌های آموزش مدل‌های زبانی: پیش‌آموزش (Pre-training)
• 27. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 28. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در NLP
• 29. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 30. Perplexity
• 31. BLEU Score
• 32. ROUGE Score
• 33. METEOR Score
• 34. کاربردهای پردازش زبان طبیعی با LLMs
• 35. تولید متن (Text Generation)
• 36. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 37. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 38. پاسخ به سوال (Question Answering)
• 39. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 40. تشخیص نام موجودیت (Named Entity Recognition - NER)
• 41. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging - POS)
• 42. شناسایی روابط بین موجودیت‌ها (Relation Extraction)
• 43. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
• 44. تشخیص گفتار (Speech Recognition)
• 45. تولید گفتار (Speech Synthesis)
• 46. پردازش زبان طبیعی در چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 47. پردازش زبان طبیعی در موتورهای جستجو
• 48. پردازش زبان طبیعی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 49. پردازش زبان طبیعی در پزشکی و سلامت
• 50. پردازش زبان طبیعی در حقوق
• 51. پردازش زبان طبیعی در آموزش
• 52. پردازش زبان طبیعی در امور مالی
• 53. پردازش زبان طبیعی در بازی‌ها
• 54. پردازش زبان طبیعی در رباتیک
• 55. محدودیت‌ها و چالش‌های LLMs
• 56. سوگیری (Bias) در LLMs
• 57. قابلیت تفسیر (Interpretability) LLMs
• 58. هزینه محاسباتی LLMs
• 59. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 60. تولید محتوای نادرست یا مضر توسط LLMs
• 61. اخلاق در هوش مصنوعی و LLMs
• 62. روش‌های کاهش سوگیری در LLMs
• 63. روش‌های افزایش قابلیت تفسیر LLMs
• 64. مدل‌های زبانی بزرگ متن به متن (Text-to-Text LLMs)
• 65. مدل‌های زبانی بزرگ چندزبانه (Multilingual LLMs)
• 66. مدل‌های زبانی بزرگ چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 67. مدل‌های زبانی بزرگ مبتنی بر دانش (Knowledge-based LLMs)
• 68. مدل‌های زبانی بزرگ تولیدکننده (Generative LLMs)
• 69. مدل‌های زبانی بزرگ استنباطی (Discriminative LLMs)
• 70. مقدمه بر مدل‌های زبانی مبتنی بر گراف دانش (Knowledge Graph-based LLMs)
• 71. ادغام LLMs با گراف‌های دانش
• 72. استفاده از LLMs برای ساخت گراف‌های دانش
• 73. روش‌های پیشرفته تنظیم دقیق (Advanced Fine-tuning Techniques)
• 74. تنظیم دقیق پارامتر کارآمد (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 75. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 76. Prompt Tuning
• 77. Prefix Tuning
• 78. Adapter Tuning
• 79. آموزش چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) با LLMs
• 80. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF)
• 81. تکنیک‌های مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 82. روش‌های طراحی پرامپت برای وظایف مختلف
• 83. Zero-shot Learning با LLMs
• 84. Few-shot Learning با LLMs
• 85. Chain-of-Thought Prompting
• 86. Self-Consistency Prompting
• 87. Tree-of-Thoughts Prompting
• 88. استفاده از LLMs برای درک زبان طبیعی (Natural Language Understanding - NLU)
• 89. استفاده از LLMs برای تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation - NLG)
• 90. ارزیابی و معیارهای پیشرفته برای LLMs
• 91. قابلیت اطمینان (Reliability) LLMs
• 92. قابلیت استحکام (Robustness) LLMs
• 93. قابلیت تعمیم‌پذیری (Generalization) LLMs
• 94. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی LLMs
• 95. انتخاب مدل مناسب برای وظیفه مورد نظر
• 96. ملاحظات سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
• 97. مدیریت داده‌ها و حریم خصوصی
• 98. ملاحظات امنیتی
• 99. مقایسه معماری‌های مختلف LLMs
• 100. آینده پردازش و درک زبان طبیعی با LLMs