فلش‌کارت‌های آموزشی آشنایی با مدل‌های زبانی پیشرفته و کاربردهای آن در پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با مدل‌های زبانی پیشرفته و کاربردهای آن در پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: الگوریتم‌های پیشرفته در پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. تاریخچه و تحولات پردازش زبان طبیعی
• 3. مبانی زبان‌شناسی رایانشی
• 4. نمایش متنی در پردازش زبان طبیعی
• 5. کلمات و نمایش برداری آن‌ها (Word Embeddings)
• 6. مفهوم مدل‌های زبانی
• 7. مدل‌های زبانی آماری
• 8. مدل‌های زبانی عصبی
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 10. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 11. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (GRU)
• 12. ترنسفورمرها و معماری آن‌ها
• 13. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 14. ترجمه ماشینی عصبی
• 15. مدل BERT: معرفی و معماری
• 16. مبانی BERT: رمزگذار (Encoder)
• 17. مبانی BERT: رمزگشا (Decoder)
• 18. آموزش پیش‌فرض BERT
• 19. روش Masked Language Model (MLM)
• 20. روش Next Sentence Prediction (NSP)
• 21. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های BERT
• 22. کاربردهای BERT در طبقه‌بندی متن
• 23. کاربردهای BERT در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 24. کاربردهای BERT در پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 25. کاربردهای BERT در خلاصه‌سازی متن
• 26. کاربرد BERT در تحلیل احساسات
• 27. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر: GPT
• 28. معماری GPT و تفاوت با BERT
• 29. آموزش پیش‌فرض GPT
• 30. تنظیم دقیق GPT برای وظایف مختلف
• 31. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 32. مفاهیم کلیدی در LLMs
• 33. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 34. کاربردهای LLMs در تولید متن
• 35. کاربردهای LLMs در خلاقیت متنی
• 36. کاربردهای LLMs در برنامه‌نویسی
• 37. کاربردهای LLMs در آموزش
• 38. کاربردهای LLMs در خدمات مشتری
• 39. چالش‌ها و محدودیت‌های LLMs
• 40. اخلاق در هوش مصنوعی و LLMs
• 41. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 42. شفافیت و قابلیت تفسیر در LLMs
• 43. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
• 44. آینده پردازش زبان طبیعی
• 45. تکنیک‌های پیشرفته نمایش متن
• 46. مدل‌های زبانی مبتنی بر گراف
• 47. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
• 48. کاربرد پردازش زبان طبیعی در هوش تجاری
• 49. پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت
• 50. پردازش زبان طبیعی در حوزه حقوق
• 51. پردازش زبان طبیعی در حوزه آموزش عالی
• 52. پردازش زبان طبیعی در حوزه پژوهش
• 53. پردازش زبان طبیعی در حوزه رسانه
• 54. پردازش زبان طبیعی در حوزه مدیریت
• 55. پردازش زبان طبیعی در حوزه اقتصاد
• 56. پردازش زبان طبیعی در حوزه فرهنگی
• 57. پردازش زبان طبیعی در حوزه گردشگری
• 58. پردازش زبان طبیعی در حوزه کشاورزی
• 59. پردازش زبان طبیعی در حوزه صنعت
• 60. پردازش زبان طبیعی در حوزه خدمات
• 61. پردازش زبان طبیعی در حوزه هوش مصنوعی عمومی
• 62. مبانی یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 63. شبکه‌های کانولوشنال در پردازش زبان طبیعی
• 64. کاربرد شبکه‌های کانولوشنال در طبقه‌بندی متن
• 65. مفاهیم پیشرفته در Attention Mechanism
• 66. ترکیب مدل‌های زبانی مختلف
• 67. مدل‌های DistilBERT و RoBERTa
• 68. مدل‌های ALBERT و ELECTRA
• 69. مدل‌های XLNet و Transformer-XL
• 70. کتابخانه‌های پرکاربرد در پردازش زبان طبیعی (Hugging Face)
• 71. استفاده از کتابخانه Transformers
• 72. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی با PyTorch
• 73. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی با TensorFlow
• 74. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 75. معیارهای ارزیابی در طبقه‌بندی متن
• 76. معیارهای ارزیابی در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده
• 77. معیارهای ارزیابی در پاسخ به پرسش
• 78. معیارهای ارزیابی در ترجمه ماشینی
• 79. معیارهای ارزیابی در خلاصه‌سازی متن
• 80. داده‌های آموزشی در پردازش زبان طبیعی
• 81. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های زبانی
• 82. مدیریت داده‌های حجیم در پردازش زبان طبیعی
• 83. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پردازش زبان طبیعی
• 84. مفاهیم یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
• 85. کاربرد یادگیری تقویتی در مدل‌های زبانی
• 86. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 87. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 88. منابع زبانی فارسی برای آموزش مدل‌ها
• 89. کاربرد مدل‌های زبانی در دستیاران صوتی
• 90. پردازش زبان طبیعی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 91. پردازش زبان طبیعی در ابزارهای امنیتی
• 92. پردازش زبان طبیعی در تحلیل داده‌های اجتماعی
• 93. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای پردازش زبان طبیعی
• 94. مفاهیم پایه در علم داده
• 95. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های NLP