فلش‌کارت‌های آموزشی کشف الگوهای پنهان در زبان با یادگیری بدون نظارت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کشف الگوهای پنهان در زبان با یادگیری بدون نظارت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری بدون نظارت در پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری بدون نظارت در پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 3. مفاهیم پایه زبان‌شناسی محاسباتی
• 4. مدل‌های زبانی آماری
• 5. توزیع واژگان و مفهوم Bag-of-Words
• 6. ماتریس‌های فراوانی واژگان
• 7. TF-IDF و وزن‌دهی واژگان
• 8. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
• 9. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای متون
• 10. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 11. کاربرد SVD در مدل‌سازی موضوعی
• 12. مدل‌سازی موضوعی با Latent Semantic Analysis (LSA)
• 13. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی موضوعی پیشرفته
• 14. مدل Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• 15. انتخاب تعداد موضوعات در LDA
• 16. ارزیابی مدل‌های موضوعی
• 17. نمونه‌سازی موضوعات و واژگان مرتبط
• 18. کاربرد مدل‌سازی موضوعی در تحلیل متن
• 19. تشخیص کلمات کلیدی و برچسب‌گذاری موضوعی
• 20. خوشه‌بندی اسناد
• 21. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی متون
• 22. معیارهای ارزیابی خوشه‌بندی
• 23. کاربرد خوشه‌بندی در سازماندهی اطلاعات
• 24. تشخیص موضوعات نوظهور در طول زمان
• 25. یادگیری نمایش واژگان (Word Embeddings)
• 26. مدل Word2Vec و معماری‌های آن
• 27. آموزش و ارزیابی Word2Vec
• 28. بردارهای معنایی واژگان
• 29. مفهوم فاصله معنایی بین واژگان
• 30. کاربرد بردارهای واژگان در وظایف NLP
• 31. مدل GloVe و رویکرد آن
• 32. مقایسه Word2Vec و GloVe
• 33. یادگیری نمایش جملات و اسناد
• 34. مدل Sentence-BERT
• 35. مدل Doc2Vec
• 36. کاربرد نمایش‌های برداری در جستجوی معنایی
• 37. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
• 38. استخراج ویژگی از متون برای توصیه‌گرها
• 39. شباهت معنایی بین اسناد
• 40. مدل‌سازی زبان با شبکه‌های عصبی
• 41. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 42. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 43. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
• 44. استفاده از LSTM/GRU در مدل‌سازی زبان
• 45. مدل‌سازی زبان مبتنی بر ترنسفورمر
• 46. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 47. معماری ترنسفورمر
• 48. مدل BERT و کاربردهای آن
• 49. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر
• 50. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 51. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد
• 52. تولید متن خلاقانه
• 53. کاربرد یادگیری بدون نظارت در خلاصه‌سازی متن
• 54. روش‌های خلاصه‌سازی استخراجی
• 55. روش‌های خلاصه‌سازی انتزاعی
• 56. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی
• 57. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)
• 58. روش‌های مبتنی بر یادگیری بدون نظارت برای NER
• 59. تشخیص روابط بین موجودیت‌ها
• 60. مفهوم پیوندهای معنایی (Semantic Linking)
• 61. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر یادگیری بدون نظارت
• 62. تحلیل احساسات و نظرات
• 63. مدل‌سازی احساسات با استفاده از بردارهای واژگان
• 64. مدل‌سازی احساسات با شبکه‌های عصبی
• 65. تشخیص طنز در متن
• 66. تشخیص سخافت و ناسزاگویی در متن
• 67. محتوای مضر در متون آنلاین
• 68. شناسایی محتوای نامناسب
• 69. تعدیل محتوا و مقابله با اخبار جعلی
• 70. استفاده از یادگیری بدون نظارت در شناسایی اخبار جعلی
• 71. تشخیص اطلاعات نادرست و گمراه‌کننده
• 72. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 73. شناسایی انجمن‌ها و گروه‌های هم‌فکر
• 74. استخراج اطلاعات از داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 75. تحلیل روندها و موضوعات داغ
• 76. مدل‌سازی گرامر و ساختار جمله
• 77. تحلیل وابستگی (Dependency Parsing)
• 78. تحلیل وابستگی با رویکردهای بدون نظارت
• 79. تشخیص الگوهای زبانی تکراری
• 80. کاربرد یادگیری بدون نظارت در ترجمه ماشینی (مقدماتی)
• 81. مفاهیم پایه در ترجمه ماشینی
• 82. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی
• 83. یادگیری بدون نظارت در تفسیر زبان طبیعی
• 84. تفسیر زبان طبیعی (NLU)
• 85. تفسیر زبان طبیعی (NLG)
• 86. کاربرد یادگیری بدون نظارت در بازیابی اطلاعات
• 87. بهبود موتورهای جستجو با یادگیری بدون نظارت
• 88. مدل‌سازی پرس‌وجوهای کاربران
• 89. تطابق معنایی بین پرس‌وجو و اسناد
• 90. کاربرد یادگیری بدون نظارت در طبقه‌بندی متن
• 91. دسته‌بندی خودکار اسناد
• 92. تحلیل محتوا برای مقاصد تجاری
• 93. شناسایی کلمات کلیدی و عبارات مهم
• 94. استخراج اطلاعات ساختاریافته از متون غیرساختاریافته
• 95. مدل‌سازی دانش و هستی‌شناسی‌ها
• 96. یادگیری روابط بین مفاهیم
• 97. کاربرد یادگیری بدون نظارت در هوش تجاری
• 98. تحلیل داده‌های متنی بزرگ
• 99. پیش‌بینی روندها و رفتار مشتریان
• 100. نوآوری در پردازش زبان طبیعی با یادگیری بدون نظارت