کتاب صوتی یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی: ساخت چت‌بات، تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی: ساخت چت‌بات، تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی
• 2. چرا یادگیری عمیق برای NLP مهم است؟
• 3. مروری بر پایتون، ابزارهای مرتبط و محیط توسعه (Numpy, Pandas, Jupyter)
• 4. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 5. انواع داده در NLP (متن، گفتار، ساختاریافته)
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های NLTK و SpaCy
• 7. اصول جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های متنی
• 8. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌ها (Accuracy, Precision, Recall)
• 9. پیش‌پردازش متن: توکن‌سازی، نرمال‌سازی (Stemming, Lemmatization)
• 10. حذف کلمات توقف (Stop Words) و کاراکترهای خاص، Regex
• 11. مدل‌های زبانی آماری (N-gram)
• 12. استخراج ویژگی‌های متنی: Bag-of-Words
• 13. استخراج ویژگی‌های متنی: TF-IDF
• 14. دسته‌بندی متن با رویکردهای سنتی (Naïve Bayes, SVM)
• 15. خوشه‌بندی متن (K-Means)
• 16. مرور بر ارزیابی مدل‌های NLP (Confusion Matrix, F1-Score)
• 17. اصول یادگیری ماشین: نظارت‌شده، نظارت‌نشده، تقویتی
• 18. رگرسیون و طبقه‌بندی خطی و لجستیک
• 19. گرادیان نزولی: ایده و پیاده‌سازی
• 20. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
• 21. نورون پرسپترون و توابع فعال‌سازی (Sigmoid, ReLU, Tanh)
• 22. معماری شبکه‌های عصبی چندلایه (MLP)
• 23. انتشار رو به جلو (Forward Propagation) و انتشار معکوس (Backpropagation)
• 24. توابع هزینه و بهینه‌سازی
• 25. Overfitting و Underfitting، Regularization (L1, L2, Dropout)
• 26. مقدمه‌ای بر PyTorch و TensorFlow و آموزش مدل‌های پایه
• 27. محدودیت‌های نمایش‌های سنتی کلمه
• 28. ایده نمایش کلمات به صورت برداری (Word Embeddings)
• 29. معرفی Word2Vec: Skip-gram
• 30. معرفی Word2Vec: CBOW
• 31. مفاهیم منفی‌نمونه‌برداری و سلسله‌مراتب سافت‌مکس
• 32. پیاده‌سازی Word2Vec
• 33. معرفی GloVe: Global Vectors for Word Representation
• 34. معرفی FastText: Word Embeddings با Subword Information
• 35. مدل‌های Embeddings از پیش‌آموزش‌دیده
• 36. ارزیابی و کاربردهای پیشرفته Embeddings
• 37. محدودیت‌های MLP برای داده‌های ترتیبی
• 38. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 39. معماری پایه RNN و انتشار حالت پنهان
• 40. مسئله ناپدید شدن/انفجار گرادیان در RNNs
• 41. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلندمدت (LSTMs)
• 42. معماری و گیت‌های LSTM (Forget, Input, Output)
• 43. واحدهای بازگشتی دروازه‌دار (GRUs)
• 44. مقایسه LSTM و GRU
• 45. شبکه‌های RNN دوطرفه (Bi-directional RNNs)
• 46. پیاده‌سازی RNN، LSTM، GRU با PyTorch/TensorFlow
• 47. مدل Encoder-Decoder برای وظایف ترتیبی
• 48. معماری Encoder-Decoder با RNN
• 49. مشکل بطری اطلاعات (Information Bottleneck) در Encoder-Decoder
• 50. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و انواع آن
• 51. Attention در مدل Encoder-Decoder
• 52. پیاده‌سازی Attention با PyTorch/TensorFlow
• 53. نمونه کاربرد: خلاصه‌سازی متن با Attention
• 54. نمونه کاربرد: تشخیص موجودیت نام‌گذاری‌شده (NER)
• 55. مقدمه‌ای بر Self-Attention
• 56. نیاز به Transformer: کنار گذاشتن RNNs
• 57. معماری پایه Transformer
• 58. Self-Attention در Transformer
• 59. Multi-Head Attention
• 60. Position-wise Feed-Forward Networks
• 61. Encoding موقعیت (Positional Encoding)
• 62. Layer Normalization و Residual Connections
• 63. Transformer Encoder Block
• 64. Transformer Decoder Block
• 65. پیاده‌سازی کامل Transformer با PyTorch/TensorFlow
• 66. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 67. داده‌های موازی و آماده‌سازی برای ترجمه
• 68. مدل Seq2Seq با RNN برای ترجمه
• 69. ترجمه ماشینی عصبی با Attention (NMT with Attention)
• 70. استفاده از Transformer برای ترجمه ماشینی
• 71. تکنیک‌های Decoding: Beam Search, Greedy Search
• 72. متریک‌های ارزیابی ترجمه (BLEU Score)
• 73. محدودیت‌ها و چالش‌های NMT
• 74. مدل‌های Large Multilingual Transformer
• 75. Fine-tuning مدل‌های Pre-trained برای ترجمه
• 76. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 77. رویکردهای مختلف در تحلیل احساسات (Lexicon-based, ML-based, DL-based)
• 78. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های برچسب‌دار احساسی
• 79. تحلیل احساسات با مدل‌های CNN برای متن
• 80. تحلیل احساسات با مدل‌های RNN/LSTM
• 81. تحلیل احساسات با مدل‌های Transformer (BERT, RoBERTa)
• 82. تحلیل احساسات در سطوح مختلف (جمله، سند)
• 83. متریک‌های ارزیابی تحلیل احساسات
• 84. مقدمه‌ای بر چت‌بات‌ها و هوش مصنوعی مکالمه‌ای
• 85. انواع چت‌بات‌ها (Rule-based, Retrieval-based, Generative)
• 86. درک زبان طبیعی (NLU): Intent Detection و Entity Recognition
• 87. مدیریت دیالوگ (Dialogue Management) و حالت‌های مکالمه
• 88. تولید زبان طبیعی (NLG)
• 89. ساخت چت‌بات با مدل‌های Transformer (مثل DialoGPT)
• 90. ارزیابی و بهبود چت‌بات‌ها
• 91. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): تاریخچه و معماری (GPT-series, LLaMA)
• 92. Pre-training و Fine-tuning مدل‌های LLM
• 93. Prompt Engineering: ساخت درخواست‌های مؤثر
• 94. In-context Learning و Few-shot Learning
• 95. Bias، Fairness و Ethical AI در NLP
• 96. Explainable AI (XAI) برای مدل‌های زبانی
• 97. استقرار مدل‌های NLP در مقیاس صنعتی
• 98. بهینه‌سازی و سرویس‌دهی مدل‌ها (ONNX, Flask/FastAPI)
• 99. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های NLP
• 100. روندهای تحقیقاتی و آینده Deep Learning در NLP