فلش‌کارت‌های آموزشی مروری بر خانواده مدل‌های بردارهای کلمات: Word2Vec, GloVe, FastText

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مروری بر خانواده مدل‌های بردارهای کلمات: Word2Vec, GloVe, FastText

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: بردار کلمات (Word Embeddings) (Word2Vec, GloVe, FastText)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های بردارهای کلمات
• 2. مبانی یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی
• 3. نمایش متنی در کامپیوتر
• 4. ضرورت نمایش معنایی کلمات
• 5. مفهوم بردار کلمه (Word Embedding)
• 6. تاریخچه مختصر نمایش کلمات
• 7. مفاهیم آماری در پردازش زبان
• 8. مدل‌های زبانی آماری
• 9. محدودیت‌های مدل‌های زبانی آماری
• 10. معرفی مدل‌های یادگیری عمیق برای نمایش کلمات
• 11. انواع رویکردهای نمایش کلمات
• 12. مدل‌های مبتنی بر شمارش (Count-based)
• 13. مدل‌های مبتنی بر پیش‌بینی (Prediction-based)
• 14. مفهوم پنجره متنی (Context Window)
• 15. روش‌های یک‌طرفه و دوطرفه
• 16. مفاهیم هم‌وقوعی (Co-occurrence)
• 17. ماتریس هم‌وقوعی
• 18. روش‌های کاهش ابعاد در نمایش کلمات
• 19. معرفی Word2Vec
• 20. معماری CBOW در Word2Vec
• 21. آموزش مدل CBOW
• 22. معماری Skip-gram در Word2Vec
• 23. آموزش مدل Skip-gram
• 24. مزایای Word2Vec
• 25. معایب Word2Vec
• 26. کاربردهای Word2Vec
• 27. تنظیم ابرپارامترها در Word2Vec
• 28. ارزیابی مدل‌های بردار کلمات
• 29. معیارهای ارزیابی کمی
• 30. معیارهای ارزیابی کیفی
• 31. معرفی GloVe
• 32. مبانی نظری GloVe
• 33. آموزش مدل GloVe
• 34. ماتریس هم‌وقوعی وزنی در GloVe
• 35. نحوه محاسبه وزن‌ها در GloVe
• 36. مزایای GloVe
• 37. معایب GloVe
• 38. مقایسه Word2Vec و GloVe
• 39. کاربردهای GloVe
• 40. تنظیم ابرپارامترها در GloVe
• 41. معرفی FastText
• 42. مبانی نظری FastText
• 43. مدل مبتنی بر کاراکتر در FastText
• 44. آموزش مدل FastText
• 45. مزایای FastText
• 46. معایب FastText
• 47. کاربردهای FastText
• 48. مقایسه FastText با Word2Vec و GloVe
• 49. مدل‌های بردار کلمات برای زبان فارسی
• 50. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 51. پیش‌پردازش متن فارسی
• 52. توکن‌سازی متن فارسی
• 53. حذف کلمات توقف (Stop Words) در فارسی
• 54. ریشه‌یابی (Stemming/Lemmatization) در فارسی
• 55. کاربرد مدل‌های بردار کلمات در ایران
• 56. آموزش مدل‌های بردار کلمات بر روی داده‌های فارسی
• 57. استفاده از پیش‌مجموعه‌های بردار کلمات فارسی
• 58. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های بردار کلمات
• 59. کاربرد در طبقه‌بندی متن
• 60. کاربرد در تحلیل احساسات
• 61. کاربرد در پرسش و پاسخ
• 62. کاربرد در خلاصه‌سازی متن
• 63. کاربرد در ترجمه ماشینی (مقدماتی)
• 64. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 65. کاربرد در تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 66. کاربرد در بازیافت اطلاعات
• 67. مدل‌های بردار کلمات پویا (Dynamic Word Embeddings)
• 68. مفهوم تغییر معنای کلمات در طول زمان
• 69. مدل‌های بردار کلمات وابسته به متن (Contextual Word Embeddings)
• 70. معرفی مدل‌های پیشرفته‌تر
• 71. معرفی ELMo
• 72. معرفی BERT
• 73. معرفی GPT
• 74. مقایسه مدل‌های بردار کلمات سنتی و contextual
• 75. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های بردار کلمات
• 76. سوگیری (Bias) در مدل‌های بردار کلمات
• 77. شناسایی و کاهش سوگیری
• 78. کاربرد مدل‌های بردار کلمات در حوزه فرهنگ اسلامی
• 79. نمایش مفاهیم دینی با بردارهای کلمات
• 80. شناسایی روابط معنایی در متون دینی
• 81. کاربرد در تحلیل متون تاریخی اسلامی
• 82. کاربرد در تحلیل اشعار آیینی
• 83. ملاحظات شرعی در پردازش زبان طبیعی
• 84. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 85. امنیت داده‌ها در سامانه‌های آموزشی
• 86. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
• 87. چارچوب‌های قانونی در حوزه فناوری اطلاعات
• 88. ارزیابی جامع مدل‌های بردار کلمات
• 89. انتخاب مدل مناسب برای کاربردهای خاص
• 90. آینده مدل‌های بردار کلمات
• 91. پیشرفت‌های اخیر در نمایش معنایی
• 92. چشم‌انداز مدل‌های بردار کلمات