فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌های زبانی در مدیریت و تفسیر داده‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی در مدیریت و تفسیر داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 3. ساختار و واژگان زبان فارسی
• 4. قواعد نحوی زبان فارسی
• 5. معناشناسی واژگان و جملات
• 6. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل داده
• 7. انواع مدل‌های زبانی
• 8. مدل‌های آماری زبان
• 9. مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 11. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 12. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 14. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 15. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 16. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 17. معماری ترنسفورمر پیشرفته
• 18. مدل‌های مبتنی بر رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 19. مدل‌های زبانی خودرگرسیونی (Autoregressive)
• 20. مدل‌های زبانی غیررگرسیونی (Non-autoregressive)
• 21. مفاهیم پایه‌ی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
• 22. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 23. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 24. تنظیم‌کننده‌ها (Regularization Techniques)
• 25. مدل‌های زبانی برای وظایف پردازش زبان طبیعی
• 26. دسته‌بندی متن
• 27. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 28. استخراج رابطه (Relation Extraction)
• 29. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 30. ترجمه ماشینی
• 31. خلاصه‌سازی متن
• 32. تولید متن
• 33. تحلیل احساسات
• 34. تشخیص موضوع
• 35. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 36. تشخیص لحن (Sentiment Analysis)
• 37. مدل‌های زبانی برای مدیریت اطلاعات
• 38. جستجوی اطلاعات
• 39. بازیابی اطلاعات
• 40. فهرست‌نویسی و نمایه سازی
• 41. مدیریت دانش
• 42. مدل‌های زبانی برای تفسیر داده‌های حجیم
• 43. کلان داده و مدل‌های زبانی
• 44. پردازش زبان طبیعی در کلان داده
• 45. ابزارها و چارچوب‌های پردازش زبان طبیعی
• 46. کتابخانه‌های پایتون برای NLP
• 47. NLTK
• 48. spaCy
• 49. Gensim
• 50. Hugging Face Transformers
• 51. TensorFlow و Keras برای NLP
• 52. PyTorch برای NLP
• 53. مراحل پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 54. پاکسازی متن
• 55. توکن‌سازی (Tokenization)
• 56. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 57. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 58. بردارسازی متن (Text Vectorization)
• 59. مدل‌های Bag-of-Words
• 60. مدل‌های TF-IDF
• 61. تعبیه‌سازی واژگان (Word Embeddings)
• 62. Word2Vec
• 63. GloVe
• 64. FastText
• 65. تعبیه‌سازی جملات و اسناد
• 66. مدل‌های زبانی برای درک مطلب
• 67. مدل‌های زبانی برای تحلیل رفتاری کاربران
• 68. تحلیل نظرات مشتریان
• 69. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 70. مدیریت ریسک بر اساس داده‌های متنی
• 71. مدل‌های زبانی در حوزه مالی و بانکی (مطابق مقررات)
• 72. تحلیل گزارش‌های مالی
• 73. پیش‌بینی روند بازار
• 74. مدل‌های زبانی در حوزه سلامت (مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 75. تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 76. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 77. مدل‌های زبانی در حوزه حقوق و قضایی (مطابق چارچوب رسمی)
• 78. تحلیل اسناد حقوقی
• 79. کمک به استخراج اطلاعات کلیدی
• 80. ارزیابی و انتخاب مدل‌های زبانی
• 81. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 82. دقت (Accuracy)
• 83. صحت (Precision)
• 84. بازیابی (Recall)
• 85. امتیاز F1
• 86. ارزیابی مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 87. بهینه‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-tuning)
• 88. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 89. آموزش مدل‌های زبانی با داده‌های فارسی
• 90. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 91. تنوع گویش‌ها و لهجه‌ها
• 92. قواعد پیچیده دستوری
• 93. واژگان تخصصی
• 94. مدل‌های زبانی و اخلاق در هوش مصنوعی
• 95. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 96. حریم خصوصی داده‌ها
• 97. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی
• 98. آینده مدل‌های زبانی در مدیریت داده
• 99. نوآوری‌های اخیر در مدل‌های زبانی
• 100. کاربردهای پیشرفته مدل‌های زبانی