فلش‌کارت‌های آموزشی پروژه‌های عملی: ساخت مترجم برای زبان‌های مختلف با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پروژه‌های عملی: ساخت مترجم برای زبان‌های مختلف با پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه ترجمه ماشینی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: دنیای ساخت مترجم
• 2. پایتون و ابزارهای ترجمه
• 3. مفاهیم اساسی ترجمه ماشینی
• 4. فاز پیش‌پردازش متن
• 5. توکن‌سازی: شکستن متن به واحدها
• 6. نرمال‌سازی: استانداردسازی متن
• 7. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 8. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 9. پردازش زبان طبیعی (NLP) در پایتون
• 10. کتابخانه‌های NLP: NLTK
• 11. کتابخانه‌های NLP: spaCy
• 12. کتابخانه‌های NLP: Transformers (Hugging Face)
• 13. مفاهیم آماری در ترجمه
• 14. مدل‌های زبانی آماری (Statistical Language Models)
• 15. مدل‌های N-gram
• 16. تخمین احتمال در مدل‌های N-gram
• 17. محدودیت‌های مدل‌های N-gram
• 18. فاز مدل‌سازی ترجمه
• 19. ترجمه ماشینی مبتنی بر قاعده (Rule-Based Machine Translation - RBMT)
• 20. مزایا و معایب RBMT
• 21. ترجمه ماشینی آماری (Statistical Machine Translation - SMT)
• 22. مدل ترجمه (Translation Model)
• 23. مدل زبان (Language Model)
• 24. هم‌ترازی کلمات (Word Alignment)
• 25. روش‌های هم‌ترازی: GIZA++
• 26. فاز یادگیری عمیق در ترجمه
• 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
• 28. شبکه‌های LSTM و GRU
• 29. ترجمه ماشینی عصبی (Neural Machine Translation - NMT)
• 30. معماری Encoder-Decoder
• 31. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 32. مزایای NMT نسبت به SMT
• 33. کتابخانه TensorFlow برای NMT
• 34. کتابخانه PyTorch برای NMT
• 35. فاز پیاده‌سازی مترجم
• 36. انتخاب زبان مبدأ و مقصد
• 37. آماده‌سازی مجموعه داده‌های موازی
• 38. فرمت فایل‌های مجموعه داده (مثلاً TSV)
• 39. تقسیم داده به بخش‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 40. ایجاد واژگان (Vocabulary)
• 41. مدل‌های Embedding کلمات (Word Embeddings)
• 42. Word2Vec و GloVe
• 43. مفاهیم پیشرفته Embedding
• 44. پیاده‌سازی مدل Encoder-Decoder با TensorFlow
• 45. پیاده‌سازی مدل Encoder-Decoder با PyTorch
• 46. آموزش مدل NMT
• 47. تابع هزینه (Loss Function)
• 48. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 49. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 50. مانیتورینگ فرآیند آموزش
• 51. ارزیابی عملکرد مدل
• 52. معیارهای ارزیابی: BLEU Score
• 53. معیارهای ارزیابی: METEOR Score
• 54. معیارهای ارزیابی: TER Score
• 55. ترجمه متون جدید با مدل آموزش‌دیده
• 56. تنظیمات decoding: Greedy Search
• 57. تنظیمات decoding: Beam Search
• 58. پروژه ۱: ساخت مترجم ساده انگلیسی به فارسی (NLTK)
• 59. مراحل پروژه ۱
• 60. کدنویسی پروژه ۱
• 61. آزمایش پروژه ۱
• 62. پروژه ۲: ساخت مترجم آماری انگلیسی به فرانسه (SMT)
• 63. انتخاب ابزار SMT (مثلاً Moses)
• 64. نصب و پیکربندی Moses
• 65. آماده‌سازی داده برای Moses
• 66. آموزش مدل SMT با Moses
• 67. استفاده از Moses برای ترجمه
• 68. پروژه ۳: ساخت مترجم عصبی انگلیسی به اسپانیایی (TensorFlow)
• 69. استفاده از TF-IDF در پیش‌پردازش
• 70. پیاده‌سازی مدل LSTM Encoder-Decoder
• 71. اضافه کردن مکانیزم توجه
• 72. آموزش و ارزیابی مدل
• 73. پروژه ۴: ساخت مترجم عصبی آلمانی به ایتالیایی (PyTorch)
• 74. استفاده از پیش‌نمونه‌های مدل (Pre-trained Models)
• 75. تنظیم مدل پیش‌نمونه برای وظیفه ترجمه
• 76. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل
• 77. ارزیابی مدل Fine-tuned
• 78. پروژه ۵: ترجمه زبان‌های کم‌منبع (Low-Resource Languages)
• 79. چالش‌های زبان‌های کم‌منبع
• 80. روش‌های ترجمه با داده کم
• 81. استفاده از Transfer Learning
• 82. استفاده از Back-Translation
• 83. پروژه ۶: ساخت مترجم چندزبانه (Multilingual Translator)
• 84. معماری مترجم چندزبانه
• 85. آموزش مدل با داده‌های مختلف
• 86. ارزیابی مترجم چندزبانه
• 87. پروژه ۷: ساخت مترجم حوزه خاص (Domain-Specific Translator)
• 88. شناسایی حوزه (مثلاً پزشکی، حقوقی)
• 89. جمع‌آوری داده‌های تخصصی
• 90. تنظیم مدل برای حوزه خاص
• 91. ارزیابی عملکرد در حوزه خاص
• 92. پروژه ۸: بهینه‌سازی سرعت ترجمه
• 93. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 94. تکنیک‌های هرس کردن (Pruning)
• 95. استفاده از سخت‌افزار شتاب‌دهنده
• 96. پروژه ۹: بررسی مدل‌های Transformer پیشرفته
• 97. معماری Transformer
• 98. توجه خودی (Self-Attention)
• 99. مدل‌های GPT و BERT برای ترجمه
• 100. پیاده‌سازی و آموزش با Transformer