فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌های زبانی آماری: مبانی، ساختار و کاربردهای پیشرفته در پژوهش

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مدل‌های زبانی آماری: مبانی، ساختار و کاربردهای پیشرفته در پژوهش

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 در پردازش زبان طبیعی
• 4. مفاهیم پایه آمار برای مدل های زبانی
• 5. احتمال و احتمال شرطی
• 6. قضیه بیز
• 7. متغیرهای تصادفی و توزیع ها
• 8. امید ریاضی و واریانس
• 9. مفاهیم یادگیری ماشین مرتبط
• 10. رگرسیون و طبقه بندی
• 11. شبکه های عصبی
• 12. یادگیری عمیق
• 13. مبانی مدل های زبانی آماری
• 14. تعریف مدل زبانی
• 15. وظایف مدل های زبانی
• 16. مدل های زبانی مبتنی بر شمارش (N-gram)
• 17. مدل های زبانی یک کلمه ای (Unigram)
• 18. مدل های زبانی دو کلمه ای (Bigram)
• 19. مدل های زبانی سه کلمه ای (Trigram)
• 20. مدل های زبانی N-gram با طول بیشتر
• 21. مزایا و معایب مدل های N-gram
• 22. مشکل گشایش (Sparsity) در مدل های N-gram
• 23. روش های رفع مشکل گشایش
• 24. هموارسازی (Smoothing)
• 25. کاهش (Discounting)
• 26. بازگرداندن (Backoff)
• 27. مدل های زبانی مبتنی بر توزیع احتمال
• 28. مدل های زبانی احتمالی
• 29. احتمال جمله
• 30. احتمال دنباله کلمات
• 31. مدل های زبانی مبتنی بر آمار زبان
• 32. نحوه آموزش مدل های زبانی آماری
• 33. مجموعه داده های متنی (Corpora)
• 34. پیش پردازش داده ها
• 35. توکن سازی (Tokenization)
• 36. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 37. ریشه یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 38. ساخت واژگان (Vocabulary)
• 39. روش های ارزیابی مدل های زبانی
• 40. پیچیدگی (Perplexity)
• 41. دقت (Accuracy)
• 42. کاربردها در وظایف پردازش زبان طبیعی
• 43. تشخیص گفتار
• 44. تشخیص کلمات نادر
• 45. تصحیح خودکار (Autocorrection)
• 46. پیش بینی کلمه (Word Prediction)
• 47. مدل های زبانی پیشرفته
• 48. مدل های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
• 49. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 50. شبکه های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 51. شبکه های واحد بازگشتی (GRU)
• 52. مزایای مدل های مبتنی بر شبکه عصبی
• 53. معایب مدل های مبتنی بر شبکه عصبی
• 54. مدل های زبانی مبتنی بر توجه (Attention Mechanism)
• 55. مکانیسم توجه در مدل های زبانی
• 56. مدل های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 57. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 58. خود توجه (Self-Attention)
• 59. مدل های زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs)
• 60. معماری مدل های ترنسفورمر
• 61. مدل های GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 62. مدل های BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• 63. مدل های RoBERTa
• 64. مدل های XLNet
• 65. مفاهیم کلیدی در LLMs
• 66. پیش آموزش (Pre-training)
• 67. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 68. یادگیری چند وظیفه ای (Multi-task Learning)
• 69. یادگیری با حداقل نمونه (Few-shot Learning)
• 70. یادگیری بدون نمونه (Zero-shot Learning)
• 71. کاربردهای پیشرفته مدل های زبانی در پژوهش
• 72. تولید متن (Text Generation)
• 73. خلاصه سازی متن (Text Summarization)
• 74. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 75. پاسخگویی به سوال (Question Answering)
• 76. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 77. تشخیص موجودیت نام گذاری شده (Named Entity Recognition - NER)
• 78. استخراج رابطه (Relation Extraction)
• 79. تولید کد (Code Generation)
• 80. یافتن اطلاعات (Information Retrieval)
• 81. تحلیل داده های متنی حجیم
• 82. شناسایی الگوهای پنهان در داده ها
• 83. کشف دانش (Knowledge Discovery)
• 84. مدل سازی رفتار انسان در متن
• 85. تحلیل زبان شناختی
• 86. تحلیل روانشناختی
• 87. تحلیل جامعه شناختی
• 88. مدل های زبانی در حوزه های علمی خاص
• 89. مدل های زبانی در پزشکی
• 90. مدل های زبانی در حقوق
• 91. مدل های زبانی در علوم مالی
• 92. مدل های زبانی در علوم اجتماعی
• 93. مدل های زبانی در آموزش
• 94. چالش های فعلی در مدل های زبانی
• 95. سوگیری (Bias) در مدل های زبانی
• 96. تفسیرپذیری (Interpretability)
• 97. امنیت و حریم خصوصی
• 98. هزینه محاسباتی
• 99. نیاز به داده های بزرگ
• 100. اخلاق در استفاده از مدل های زبانی