کتاب صوتی مبانی NLU برای متخصصان داده: راهنمای عملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی NLU برای متخصصان داده: راهنمای عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: فهم زبان طبیعی (Natural Language Understanding - NLU)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLU)
• 2. تاریخچه و سیر تحول NLU
• 3. مبانی زبان‌شناسی در NLU
• 4. ساختارهای زبانی: واج‌شناسی و آواشناسی
• 5. مرفولوژی: ساختار کلمات
• 6. نحو: قواعد جمله‌بندی
• 7. معناشناسی: مفهوم واژگان و جملات
• 8. کاربردشناسی: زبان در بافت
• 9. انواع داده‌های متنی در NLU
• 10. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 11. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 12. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 13. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی (Stemming & Lemmatization)
• 14. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 15. تجزیه نحوی (Parsing)
• 16. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 17. استخراج روابط (Relation Extraction)
• 18. مدل‌های زبانی سنتی
• 19. مدل‌های زبانی آماری (N-grams)
• 20. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
• 21. یادگیری عمیق در NLU
• 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 23. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 24. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (GRU)
• 25. شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای متن
• 26. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 27. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 28. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 29. معماری BERT
• 30. مدل‌های خانواده GPT
• 31. کاربردهای NLU
• 32. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 33. دسته‌بندی متن (Text Classification)
• 34. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 35. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 36. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 37. تولید متن (Text Generation)
• 38. تشخیص گفتار (Speech Recognition)
• 39. تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text)
• 40. تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech)
• 41. تشخیص نیت (Intent Recognition)
• 42. تشخیص موجودیت (Entity Recognition)
• 43. مدیریت گفتگو (Dialogue Management)
• 44. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 45. کاوش و بازیابی اطلاعات
• 46. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 47. بررسی نظرات کاربران
• 48. سیستم‌های چت‌بات و دستیارهای مجازی
• 49. فرهنگ لغت و واژه‌نامه‌های تخصصی
• 50. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 51. الگوریتم‌های LSA و LDA
• 52. تکنیک‌های یادگیری ماشین برای NLU
• 53. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
• 54. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 55. یادگیری نیمه‌نظارت‌شده (Semi-Supervised Learning)
• 56. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 57. معیارهای ارزیابی مدل‌های NLU
• 58. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)، امتیاز F1
• 59. داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
• 60. توازن داده‌ها و چالش‌های آن
• 61. مدل‌های زبانی فارسی
• 62. چالش‌های زبان فارسی در NLU
• 63. منابع داده‌های متنی فارسی
• 64. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 65. کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های NLU
• 66. NLTK و SpaCy
• 67. TensorFlow و PyTorch
• 68. Hugging Face Transformers
• 69. ساخت مدل‌های سفارشی NLU
• 70. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های سفارشی
• 71. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 72. ارزیابی و بهبود مدل‌های سفارشی
• 73. ملاحظات اخلاقی در NLU
• 74. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 75. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 76. تفسیرپذیری مدل‌های NLU
• 77. کاربرد NLU در سازمان‌ها و کسب‌وکارها
• 78. بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
• 79. افزایش رضایت مشتری
• 80. تحلیل بازار و رقبا
• 81. نوآوری در محصولات و خدمات
• 82. آینده NLU و روندهای نوظهور
• 83. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 84. NLU در رباتیک و هوش مصنوعی فراگیر
• 85. یادگیری مستمر و انطباق‌پذیری مدل‌ها
• 86. پردازش زبان طبیعی در زمان واقعی
• 87. کاربرد NLU در حوزه‌های علمی و پژوهشی
• 88. تحلیل متون علمی و مقالات
• 89. استخراج دانش از متون تخصصی
• 90. ارتباط بین NLU و سایر حوزه‌های هوش مصنوعی
• 91. یادگیری عمیق در پردازش تصویر و صدا
• 92. ادغام NLU با سیستم‌های خبره
• 93. چالش‌های پیاده‌سازی NLU در پروژه‌های واقعی
• 94. مدیریت منابع و زیرساخت‌ها
• 95. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود
• 96. تست و نگهداری مداوم
• 97. آموزش و توسعه تیم متخصص NLU
• 98. نکات کلیدی برای متخصصان داده در NLU
• 99. اهمیت درک عمیق زبان
• 100. انتخاب ابزار و رویکرد مناسب