فلش‌کارت‌های آموزشی Fine-tuning مدل‌های زبانی برای پردازش زبان طبیعی اختصاصی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Fine-tuning مدل‌های زبانی برای پردازش زبان طبیعی اختصاصی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای وظایف خاص (Task-Specific Fine-tuning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 3. انواع مدل‌های زبانی
• 4. مدل‌های زبانی آماری
• 5. مدل‌های زبانی عصبی
• 6. معماری ترنسفورمر
• 7. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 8. توکن‌سازی و واژگان
• 9. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
• 10. Word2Vec و GloVe
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 12. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در NLP
• 14. آماده‌سازی داده برای مدل‌های زبانی
• 15. پاکسازی متون
• 16. نرمال‌سازی متن
• 17. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 18. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی (Stemming & Lemmatization)
• 19. تقسیم‌بندی جملات
• 20. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 21. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 22. استخراج روابط معنایی
• 23. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 24. طبقه‌بندی متون
• 25. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 26. خلاصه‌سازی متن
• 27. ترجمه ماشینی
• 28. تولید متن
• 29. پاسخ به پرسش
• 30. درک مطلب
• 31. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 32. BERT و خانواده آن
• 33. GPT و خانواده آن
• 34. RoBERTa و ALBERT
• 35. XLNet و T5
• 36. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 37. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 38. مجموعه داده‌های فارسی برای NLP
• 39. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 40. تفاوت‌های زبانی فارسی با زبان‌های غربی
• 41. استانداردسازی متون فارسی
• 42. استفاده از ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 43. کتابخانه‌های پایتون برای NLP
• 44. NLTK و spaCy
• 45. Hugging Face Transformers
• 46. PyTorch و TensorFlow برای NLP
• 47. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 48. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 49. توابع فعال‌سازی
• 50. بهینه‌سازی مدل‌ها
• 51. گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
• 52. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 53. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 54. تنظیم‌کننده‌ها (Regularization)
• 55. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 56. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 57. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)
• 58. امتیاز F1 (F1-Score)
• 59. Perplexity
• 60. BLEU Score
• 61. ROUGE Score
• 62. مجموعه داده‌های ارزیابی
• 63. تست مدل‌ها در سناریوهای واقعی
• 64. کاربرد مدل‌های زبانی در جستجو
• 65. کاربرد مدل‌های زبانی در دستیارهای صوتی
• 66. کاربرد مدل‌های زبانی در تجزیه و تحلیل اخبار
• 67. کاربرد مدل‌های زبانی در خدمات مشتریان
• 68. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش
• 69. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
• 70. کاربرد مدل‌های زبانی در پژوهش‌های علمی
• 71. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 72. حریم خصوصی داده‌ها
• 73. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 74. مدل‌های زبانی مسئولانه
• 75. ملاحظات امنیتی در مدل‌های زبانی
• 76. مدیریت منابع محاسباتی
• 77. بهینه‌سازی مصرف حافظه
• 78. بهینه‌سازی سرعت استنتاج (Inference)
• 79. معرفی مدل‌های زبانی تخصصی
• 80. مدل‌های زبانی برای متون حقوقی
• 81. مدل‌های زبانی برای متون پزشکی
• 82. مدل‌های زبانی برای متون مالی
• 83. مدل‌های زبانی برای متون تاریخی
• 84. مدل‌های زبانی برای متون مذهبی
• 85. تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص
• 86. آماده‌سازی داده‌های برچسب‌دار برای تنظیم دقیق
• 87. انتخاب پارامترهای مناسب برای تنظیم دقیق
• 88. ارزیابی مدل تنظیم شده
• 89. اشکال‌زدایی مدل‌های زبانی
• 90. مشکلات رایج در تنظیم دقیق
• 91. راهکارهای بهبود عملکرد مدل
• 92. پیش‌بینی کلمه بعدی
• 93. تولید متن خلاقانه
• 94. پاسخ به سوالات پیچیده
• 95. تحلیل گفتمان
• 96. شناسایی طنز در متن
• 97. تفسیر معنای ضمنی
• 98. مدل‌های زبانی چندزبانه
• 99. چالش‌های مدل‌های زبانی چندزبانه
• 100. ترجمه ماشینی عصبی پیشرفته