فلش‌کارت‌های آموزشی خلاصه‌سازی خودکار متن با مدل‌های یادگیری عمیق (Pegasus)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خلاصه‌سازی خودکار متن با مدل‌های یادگیری عمیق (Pegasus)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و خلاصه‌سازی متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 4. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 6. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 7. مبانی زبان‌شناسی محاسباتی
• 8. مدل‌های زبانی آماری
• 9. مدل‌های زبانی عصبی
• 10. کاربردها و چالش‌های پردازش زبان طبیعی
• 11. مقدمه‌ای بر خلاصه‌سازی متن
• 12. انواع خلاصه‌سازی متن: استخراجی و چکیده‌ای
• 13. روش‌های سنتی خلاصه‌سازی استخراجی
• 14. روش‌های سنتی خلاصه‌سازی چکیده‌ای
• 15. خلاصه‌سازی متن با یادگیری عمیق
• 16. معماری‌های یادگیری عمیق برای خلاصه‌سازی
• 17. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 18. مقدمه‌ای بر مدل Pegasus
• 19. معماری مدل Pegasus
• 20. آموزش مدل Pegasus
• 21. داده‌های آموزشی برای خلاصه‌سازی متن
• 22. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 23. توکنیزاسیون و ساخت واژگان
• 24. تضمین و جاسازی کلمات
• 25. بردارهای کلمه و مفاهیم معنایی
• 26. تکنیک‌های پیشرفته بردارهای کلمه
• 27. شبکه‌های عصبی رمزگذار-رمزگشا
• 28. مکانیسم توجه در شبکه‌های عصبی
• 29. مکانیسم توجه چند سر
• 30. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی
• 31. مدل‌های ترنسفورمر پیش‌آموزش‌دیده
• 32. مدل BART برای خلاصه‌سازی
• 33. مدل T5 برای خلاصه‌سازی
• 34. مدل Pegasus برای خلاصه‌سازی متن
• 35. جزئیات معماری Pegasus
• 36. مراحل آموزش مدل Pegasus
• 37. تابع هزینه در آموزش Pegasus
• 38. بهینه‌سازها در آموزش Pegasus
• 39. تنظیم ابرپارامترها در آموزش Pegasus
• 40. روش‌های تنظیم ابرپارامترها
• 41. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی
• 42. معیارهای ارزیابی: ROUGE
• 43. معیارهای ارزیابی: BLEU
• 44. معیارهای ارزیابی: METEOR
• 45. ارزیابی انسانی خلاصه‌سازی
• 46. کاربرد خلاصه‌سازی خودکار در حوزه‌های مختلف
• 47. خلاصه‌سازی اخبار
• 48. خلاصه‌سازی مقالات علمی
• 49. خلاصه‌سازی اسناد حقوقی
• 50. خلاصه‌سازی مکالمات
• 51. چالش‌های خلاصه‌سازی متن
• 52. سوگیری در مدل‌های خلاصه‌سازی
• 53. تولید متن خلاصه با حفظ معنا
• 54. تولید متن خلاصه با کیفیت بالا
• 55. جلوگیری از تکرار در خلاصه‌ها
• 56. مدیریت اطلاعات نامربوط
• 57. خلاصه‌سازی در زبان فارسی
• 58. داده‌های فارسی برای خلاصه‌سازی
• 59. مدل‌های خلاصه‌سازی متن فارسی
• 60. تکنیک‌های تطبیق مدل‌های خارجی برای زبان فارسی
• 61. پردازش زبان طبیعی فارسی
• 62. چالش‌های پردازش زبان طبیعی فارسی
• 63. استفاده از واژگان و اصطلاحات فارسی
• 64. پایگاه‌های دانش فارسی
• 65. خلاصه‌سازی متون مذهبی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 66. خلاصه‌سازی متون تاریخی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 67. خلاصه‌سازی متون علمی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 68. خلاصه‌سازی متون خبری (با رعایت چارچوب رسمی)
• 69. مدیریت منابع و کتابخانه‌ها در پایتون
• 70. کتابخانه TensorFlow
• 71. کتابخانه PyTorch
• 72. کتابخانه Hugging Face Transformers
• 73. پیاده‌سازی مدل Pegasus با Hugging Face
• 74. آموزش مدل Pegasus بر روی داده‌های سفارشی
• 75. تنظیمات پیشرفته آموزش Pegasus
• 76. استفاده از GPU برای سرعت بخشیدن به آموزش
• 77. نکات کاربردی در پیاده‌سازی و آموزش
• 78. اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری عمیق
• 79. روش‌های بهبود عملکرد مدل
• 80. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 81. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 82. کاربردهای آینده خلاصه‌سازی متن
• 83. تحقیقات پیشرفته در زمینه خلاصه‌سازی
• 84. مدل‌های خلاصه پویا
• 85. خلاصه‌سازی تعاملی
• 86. خلاصه‌سازی چندزبانه
• 87. پردازش زبان طبیعی در خدمت فرهنگ ایرانی
• 88. ملاحظات حقوقی و شرعی در پردازش زبان طبیعی
• 89. توسعه پایدار در هوش مصنوعی
• 90. ارتباط با جامعه علمی و متخصصان
• 91. آخرین دستاوردها در خلاصه‌سازی متن
• 92. کارگاه‌های عملی و پروژه‌های کاربردی
• 93. آینده شغلی متخصصان هوش مصنوعی
• 94. آموزش مستمر و به‌روزرسانی دانش
• 95. خلاصه‌سازی متن در عصر اطلاعات
• 96. نقش هوش مصنوعی در تولید محتوا
• 97. چالش‌های فنی و علمی در خلاصه‌سازی
• 98. راهکارهای خلاقانه در حل مسائل
• 99. مفاهیم پیشرفته در یادگیری عمیق
• 100. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ