فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت سیستم پرسش و پاسخ با استفاده از مدل‌های زبان فارسی در React.js

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت سیستم پرسش و پاسخ با استفاده از مدل‌های زبان فارسی در React.js

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های کاربردی با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی فارسی
• 2. مبانی هوش مصنوعی در پردازش زبان
• 3. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. کاربرد مدل‌های زبانی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 5. مفاهیم پایه React.js برای توسعه وب
• 6. ساختار پروژه‌های React.js
• 7. کامپوننت‌ها و props در React.js
• 8. مدیریت وضعیت (State) در React.js
• 9. رویدادها و مدیریت فرم‌ها در React.js
• 10. Hooks در React.js
• 11. مقدمه‌ای بر TensorFlow.js
• 12. TensorFlow.js برای پردازش زبان طبیعی
• 13. معرفی مدل BERT
• 14. معماری ترنسفورمر در BERT
• 15. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های BERT
• 16. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های زبان
• 17. توکن‌سازی (Tokenization) در زبان فارسی
• 18. ساخت واژگان (Vocabulary) فارسی
• 19. تنظیم دقیق BERT برای وظایف پرسش و پاسخ
• 20. آموزش مدل BERT روی داده‌های فارسی
• 21. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های TensorFlow.js
• 22. معرفی کتابخانه Hugging Face Transformers
• 23. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده Hugging Face
• 24. تنظیم دقیق مدل‌های BERT با Hugging Face
• 25. مقدمه‌ای بر ساخت رابط کاربری با React.js
• 26. طراحی رابط کاربری برای سیستم پرسش و پاسخ
• 27. نمایش سوالات و پاسخ‌ها در React.js
• 28. ارسال درخواست به مدل هوش مصنوعی
• 29. مدیریت پاسخ‌های دریافتی از مدل
• 30. نمایش نتایج جستجو
• 31. پیاده‌سازی جستجوی معنایی
• 32. استفاده از بردارهای کلمه (Word Embeddings)
• 33. مدل‌های Embeddings برای زبان فارسی
• 34. تولید Embeddings با TensorFlow.js
• 35. کاربرد Embeddings در سنجش شباهت
• 36. مقایسه مدل‌های Embeddings
• 37. معرفی مدل‌های زبانی عصبی
• 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 39. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTMs)
• 40. کاربرد LSTMs در پردازش زبان
• 41. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)
• 42. کاربرد CNNs در پردازش زبان
• 43. مفهوم Attention Mechanism
• 44. پیاده‌سازی Attention در مدل‌های زبانی
• 45. ترکیب Attention با RNNs و LSTMs
• 46. معماری ترنسفورمر و مزایای آن
• 47. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 48. معرفی مدل‌های GPT
• 49. کاربرد مدل‌های GPT در تولید متن
• 50. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا
• 51. تنظیم دقیق مدل‌ها برای وظایف خاص
• 52. ارزیابی مدل‌های پرسش و پاسخ
• 53. معیارهای ارزیابی (مانند F1, Exact Match)
• 54. تست و اشکال‌زدایی سیستم
• 55. بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 56. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 57. کوانتیزاسیون مدل‌ها
• 58. استفاده از مدل‌های سبک‌تر
• 59. معرفی کتابخانه‌های پردازش زبان فارسی
• 60. ابزارهای پیش‌پردازش متن فارسی
• 61. تحلیل احساسات در متن فارسی
• 62. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) در فارسی
• 63. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging) در فارسی
• 64. مدیریت ابهام در زبان فارسی
• 65. ترجمه ماشینی برای زبان فارسی
• 66. سیستم‌های خلاصه‌سازی متن فارسی
• 67. کاربرد پردازش زبان در ربات‌های گفتگو
• 68. طراحی پایگاه دانش برای پرسش و پاسخ
• 69. مدیریت خطا در سیستم پرسش و پاسخ
• 70. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 71. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 72. مسئولیت‌پذیری در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی
• 73. ملاحظات فرهنگی در پردازش زبان فارسی
• 74. ملاحظات قانونی در استفاده از داده‌ها
• 75. قوانین مربوط به محتوای دیجیتال
• 76. استانداردهای تولید محتوای آموزشی
• 77. چارچوب‌های شرعی در توسعه نرم‌افزار
• 78. مبانی فقهی بانکداری بدون ربا
• 79. عقود اسلامی در اقتصاد
• 80. مقررات بانک مرکزی ایران
• 81. اصول خانواده در ایران
• 82. رویکردهای روانشناختی خانواده ایرانی
• 83. تاریخ تحولات سیاسی ایران
• 84. تحولات اقتصادی ایران
• 85. روابط بین‌الملل ایران
• 86. پروتکل‌های وزارت بهداشت ایران
• 87. اصول طب رسمی در ایران
• 88. کاربرد React Native برای توسعه موبایل
• 89. استقرار سیستم پرسش و پاسخ
• 90. بهبود رابط کاربری با انیمیشن
• 91. تست A/B برای سنجش عملکرد
• 92. مدیریت پایگاه داده برای سوالات و پاسخ‌ها
• 93. فهرست‌نویسی و جستجوی پیشرفته
• 94. تحلیل رفتار کاربر در سیستم
• 95. شخصی‌سازی تجربه کاربری
• 96. ارائه پیشنهادات مرتبط
• 97. استفاده از یادگیری تقویتی در سیستم
• 98. بهینه‌سازی مستمر مدل‌ها
• 99. مقایسه رویکردهای مختلف پردازش زبان
• 100. آینده پردازش زبان طبیعی فارسی