فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌های پیشرفته پردازش زبان با معماری توجه (Attention Models)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های پیشرفته پردازش زبان با معماری توجه (Attention Models)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای NLP
• 3. ساختارهای داده در NLP
• 4. پیش‌پردازش متن
• 5. توکن‌سازی و نرمال‌سازی
• 6. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی
• 7. مدل‌های زبانی آماری
• 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر N-gram
• 9. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 10. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی در NLP
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 12. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 13. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 14. کاربرد RNN در مدل‌سازی زبان
• 15. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
• 16. Word2Vec و GloVe
• 17. تکنیک‌های آموزش بردارهای کلمه
• 18. کاربرد بردارهای کلمه در وظایف NLP
• 19. مقدمه‌ای بر مدل‌های توجه (Attention Models)
• 20. نیاز به معماری توجه
• 21. مفهوم مکانیسم توجه
• 22. انواع مکانیسم‌های توجه
• 23. توجه ضرب نقطه‌ای (Dot-Product Attention)
• 24. توجه مقیاس‌شده ضرب نقطه‌ای (Scaled Dot-Product Attention)
• 25. توجه چندگانه (Multi-Head Attention)
• 26. کاربرد توجه در ترجمه ماشینی
• 27. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 28. مفهوم انکودر-دیکودر در ترنسفورمر
• 29. لایه خود-توجه (Self-Attention)
• 30. لایه توجه متقاطع (Cross-Attention)
• 31. لایه پیش‌خور (Feed-Forward Layer)
• 32. تکنیک‌های تنظیم (Positional Encoding)
• 33. خانواده مدل‌های ترنسفورمر
• 34. BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
• 35. کاربرد BERT در طبقه‌بندی متن
• 36. کاربرد BERT در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 37. GPT: Generative Pre-trained Transformer
• 38. کاربرد GPT در تولید متن
• 39. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 40. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 41. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 42. آموزش پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ
• 43. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 44. کاربرد LLMs در پرسش و پاسخ
• 45. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی متن
• 46. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی پیشرفته
• 47. کاربرد LLMs در تحلیل احساسات
• 48. مبانی حقوقی و شرعی در فناوری اطلاعات
• 49. قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در حوزه دیجیتال
• 50. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 51. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با فناوری
• 52. حدود شرعی در تولید و انتشار محتوا
• 53. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 54. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در NLP
• 55. سوگیری در مدل‌های زبانی و راهکارهای مقابله
• 56. شفافیت و قابلیت تفسیر در مدل‌های NLP
• 57. کاربرد NLP در حوزه سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 58. کاربرد NLP در حوزه آموزش (با رعایت چارچوب رسمی)
• 59. کاربرد NLP در حوزه اقتصاد (با رعایت چارچوب بانکداری بدون ربا)
• 60. کاربرد NLP در حوزه فرهنگ و هنر (با رعایت مجوزهای رسمی)
• 61. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 62. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 63. منابع داده برای زبان فارسی
• 64. ابزارها و کتابخانه‌های NLP برای فارسی
• 65. پروژه‌های عملی در NLP
• 66. ساخت یک سیستم پرسش و پاسخ فارسی
• 67. تولید محتوای متنی با مدل‌های زبانی
• 68. تحلیل احساسات متون فارسی
• 69. خلاصه‌سازی اخبار فارسی
• 70. ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 71. ترجمه ماشینی انگلیسی به فارسی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 72. شناسایی الگوهای زبانی در متون فارسی
• 73. کاربرد NLP در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 74. طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های NLP
• 75. ارزیابی عملکرد مدل‌های NLP
• 76. مباحث پیشرفته در معماری توجه
• 77. توجه سلسله‌مراتبی (Hierarchical Attention)
• 78. توجه در شبکه‌های گراف (Graph Attention Networks)
• 79. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در NLP
• 80. مدل‌های تابعی (Variational Autoencoders) در NLP
• 81. یادگیری تقویتی در NLP
• 82. کاربرد NLP در پردازش گفتار (با رعایت چارچوب رسمی)
• 83. پردازش زبان طبیعی چندوجهی (Multimodal NLP)
• 84. مسائل روز در تحقیقات NLP
• 85. چالش‌های آینده در NLP
• 86. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 87. اهمیت تعامل انسان و ماشین
• 88. طراحی سیستم‌های NLP قابل اعتماد
• 89. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 90. نقش NLP در تحول دیجیتال
• 91. مبانی پژوهش در پردازش زبان طبیعی
• 92. نگارش مقالات علمی در حوزه NLP
• 93. ارائه نتایج تحقیقات NLP
• 94. فرهنگ سازمانی و اخلاق حرفه‌ای در حوزه فناوری
• 95. مبانی حقوقی مالکیت فکری در محتوای دیجیتال
• 96. امنیت سایبری در سیستم‌های NLP
• 97. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
• 98. نقش هوش مصنوعی در تحقق اهداف ملی
• 99. فرهنگ‌سازی استفاده صحیح از فناوری‌های نوین
• 100. مدیریت دانش در حوزه NLP