فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌های زبانی آماری: زبان به مثابه یک مدل آماری پویا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی آماری: زبان به مثابه یک مدل آماری پویا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی آماری
• 2. مبانی احتمال و آمار برای مدل‌های زبانی
• 3. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمالی
• 4. مفهوم زبان به عنوان یک فرایند تصادفی
• 5. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش (N-gram)
• 6. مدل‌های زبانی یک‌واژه‌ای (Unigram)
• 7. مدل‌های زبانی دوواژه‌ای (Bigram)
• 8. مدل‌های زبانی سه‌واژه‌ای (Trigram)
• 9. تعمیم مدل‌های N-gram
• 10. مشکل واژگان خارج از دایره واژگان (Out-of-Vocabulary)
• 11. روش‌های هموارسازی (Smoothing) در مدل‌های N-gram
• 12. هموارسازی لاپلاس
• 13. هموارسازی گود-توریینگ
• 14. هموارسازی کاتز
• 15. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 16. معیارهای ارزیابی: پیچیدگی (Perplexity)
• 17. معیارهای ارزیابی: دقت (Accuracy)
• 18. کاربردهای مدل‌های زبانی آماری
• 19. پیش‌بینی کلمه بعدی
• 20. تشخیص گفتار
• 21. ترجمه ماشینی آماری
• 22. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 23. مبانی یادگیری ماشین برای NLP
• 24. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
• 25. ویژگی‌های متنی و بردارسازی
• 26. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
• 27. مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری عمیق
• 28. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 29. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 30. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 31. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای NLP
• 32. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 33. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 34. ترنسفورمرهای مبتنی بر رمزگذار (Encoder-only)
• 35. ترنسفورمرهای مبتنی بر رمزگشا (Decoder-only)
• 36. ترنسفورمرهای رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 37. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 38. معماری‌های پیشرفته LLM
• 39. آموزش پیش‌نمونه (Pre-training) مدل‌های زبانی
• 40. داده‌های مورد استفاده در پیش‌نمونه
• 41. اهداف پیش‌نمونه (Masked Language Modeling)
• 42. اهداف پیش‌نمونه (Next Sentence Prediction)
• 43. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 44. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 45. تنظیم دقیق با داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 46. تنظیم دقیق با یادگیری در متن (In-context Learning)
• 47. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 48. معیارهای ارزیابی LLM
• 49. چالش‌های اخلاقی و ایمنی در LLM
• 50. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 51. تولید محتوای نامناسب
• 52. مدل‌های زبانی و اقتصاد دانش‌بنیان
• 53. کاربرد LLM در صنعت
• 54. کاربرد LLM در آموزش
• 55. کاربرد LLM در پژوهش
• 56. کاربرد LLM در تولید محتوا
• 57. کاربرد LLM در خدمات مشتری
• 58. کاربرد LLM در تحلیل داده
• 59. کاربرد LLM در هوش تجاری
• 60. کاربرد LLM در توسعه نرم‌افزار
• 61. کاربرد LLM در حوزه سلامت
• 62. کاربرد LLM در حوزه حقوق
• 63. کاربرد LLM در حوزه مالی
• 64. کاربرد LLM در حوزه گردشگری
• 65. کاربرد LLM در حوزه فرهنگ و هنر
• 66. مدل‌سازی زبان فارسی
• 67. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 68. منابع داده برای مدل‌سازی زبان فارسی
• 69. پیش‌پردازش متن فارسی
• 70. توکن‌سازی متن فارسی
• 71. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌یابی فارسی
• 72. شناسایی اسامی خاص در فارسی
• 73. تجزیه و تحلیل نحوی زبان فارسی
• 74. ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
• 75. ترجمه ماشینی انگلیسی به فارسی
• 76. خلاصه‌سازی متن فارسی
• 77. تولید متن فارسی خلاقانه
• 78. سیستم‌های پرسش و پاسخ فارسی
• 79. تحلیل احساسات متن فارسی
• 80. تشخیص موضوع متن فارسی
• 81. مدل‌های زبانی فارسی برای آموزش
• 82. مدل‌های زبانی فارسی برای پژوهش
• 83. قوانین و مقررات محتوای دیجیتال در ایران
• 84. چارچوب شرعی در تولید محتوا
• 85. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی زبان
• 86. کاربرد مدل‌های زبانی در تحقق اهداف ملی
• 87. ارتقاء زبان و ادبیات فارسی با مدل‌های زبانی
• 88. حفظ و اشاعه فرهنگ ایرانی در مدل‌های زبانی
• 89. نوآوری در مدل‌های زبانی با رویکرد اسلامی
• 90. مدل‌سازی زبان با رعایت حدود شرعی
• 91. پژوهش‌های کاربردی مدل‌های زبانی در ایران
• 92. توسعه مدل‌های زبانی بومی
• 93. آینده مدل‌های زبانی آماری
• 94. روندهای جدید در مدل‌سازی زبان
• 95. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 96. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
• 97. هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر در پردازش زبان
• 98. پیشرفت‌های آتی در درک زبان طبیعی
• 99. نقش مدل‌های زبانی در انقلاب صنعتی چهارم
• 100. اهمیت مدل‌های زبانی در جامعه اطلاعاتی