کتاب صوتی ترجمه زبان طبیعی به زبان SQL با استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ترجمه زبان طبیعی به زبان SQL با استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: استخراج اطلاعات از متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی
• 2. مبانی زبان‌شناسی محاسباتی
• 3. ساختار زبان و نمایش معنایی
• 4. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 5. مفاهیم پایه‌ای زبان SQL
• 6. انواع کوئری‌های SQL: SELECT، INSERT، UPDATE، DELETE
• 7. نحوهٔ ترجمهٔ پرس‌وجوهای سادهٔ زبان طبیعی به SQL
• 8. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار در متن
• 9. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 10. مدل‌سازی معنایی پرس‌وجوها
• 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 12. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
• 13. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 14. پیش‌نمونه‌سازی (Pre-training) مدل‌های زبانی
• 15. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها برای وظایف خاص
• 16. ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 17. شناسایی جداول و ستون‌های مرتبط در پایگاه داده
• 18. نقشه‌برداری از مفاهیم زبان طبیعی به اسکیمای پایگاه داده
• 19. مدیریت ابهام در پرس‌وجوهای زبان طبیعی
• 20. تکنیک‌های رفع ابهام معنایی
• 21. استفاده از جداول کمکی (Lookup Tables)
• 22. ترکیب چند جدول در کوئری‌های SQL
• 23. توابع تجمعی (Aggregate Functions) در SQL (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX)
• 24. عبارات GROUP BY و HAVING
• 25. فیلتر کردن نتایج با WHERE و HAVING
• 26. ترتیب‌دهی نتایج با ORDER BY
• 27. محدود کردن نتایج با LIMIT
• 28. کوئری‌های فرعی (Subqueries)
• 29. استفاده از JOIN برای ترکیب داده‌ها
• 30. انواع JOIN (INNER, LEFT, RIGHT, FULL)
• 31. کوئری‌های پیچیده با چندین JOIN
• 32. مدیریت انواع داده در SQL
• 33. تبدیل انواع داده در کوئری‌ها
• 34. استفاده از توابع تاریخ و زمان در SQL
• 35. عملیات رشته‌ای در SQL
• 36. مدیریت مقادیر NULL
• 37. استفاده از CASE WHEN برای منطق شرطی
• 38. ایجاد نمایه‌های (Views) پایگاه داده
• 39. بهینه‌سازی کوئری‌های SQL
• 40. شاخص‌گذاری (Indexing) برای افزایش سرعت
• 41. تحلیل‌گرهای کوئری (Query Analyzers)
• 42. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های پردازش زبان طبیعی
• 43. کتابخانه‌های محبوب پردازش زبان طبیعی (NLTK, SpaCy)
• 44. استفاده از SpaCy برای استخراج اطلاعات
• 45. استفاده از NLTK برای پردازش متن
• 46. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 47. پیاده‌سازی مدل‌های ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL با TensorFlow
• 48. پیاده‌سازی مدل‌های ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL با PyTorch
• 49. آموزش مدل‌های سفارشی برای ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
• 50. ارزیابی عملکرد مدل‌های ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
• 51. سنجه‌های ارزیابی (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
• 52. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
• 53. نحوهٔ ساخت مجموعه‌داده‌های سفارشی
• 54. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 55. مدیریت خطاهای رایج در ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
• 56. اشکال‌زدایی (Debugging) مدل‌های ترجمه
• 57. ملاحظات امنیتی در پردازش کوئری‌ها
• 58. جلوگیری از حملات تزریق SQL (SQL Injection)
• 59. پاک‌سازی ورودی‌های کاربر
• 60. طراحی رابط‌های کاربری برای پرس‌وجوهای زبان طبیعی
• 61. تجربهٔ کاربری (UX) در سیستم‌های پرس‌وجو
• 62. پشتیبانی از زبان‌های مختلف در پرس‌وجو
• 63. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 64. شفافیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 65. مسئولیت‌پذیری در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 66. آیندهٔ ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
• 67. کاربردها در تحلیل داده‌های کسب‌وکار
• 68. کاربردها در هوش تجاری (Business Intelligence)
• 69. کاربردها در سیستم‌های پرس‌وجوی هوشمند
• 70. کاربردها در اتوماسیون فرآیندها
• 71. مدل‌های زبانی پیشرفته‌تر (مانند GPT-3 و مدل‌های مشابه)
• 72. تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ برای وظایف خاص SQL
• 73. استفاده از Prompt Engineering برای بهبود نتایج
• 74. ترجمهٔ زبان طبیعی به زبان‌های پرس‌وجوی غیر از SQL
• 75. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های دادهٔ NoSQL
• 76. ترجمهٔ زبان طبیعی به کوئری‌های NoSQL (مانند MongoDB Query Language)
• 77. استخراج اطلاعات از داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 78. مدل‌سازی دانش (Knowledge Representation)
• 79. گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)
• 80. استفاده از گراف‌های دانش برای بهبود ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
• 81. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
• 82. بهبود مداوم مدل‌ها از طریق بازخورد کاربران
• 83. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) مبتنی بر پرس‌وجو
• 84. پردازش زبان طبیعی در محیط‌های سازمانی
• 85. مدیریت تغییرات در اسکیمای پایگاه داده
• 86. انطباق مدل‌ها با تغییرات اسکیمای پایگاه داده
• 87. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
• 88. مستندسازی سیستم‌های ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
• 89. آموزش کاربران نهایی برای استفاده از سیستم‌های پرس‌وجوی زبان طبیعی
• 90. پیاده‌سازی سیستم‌های پرس‌وجوی زبان طبیعی در مقیاس بزرگ
• 91. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
• 92. مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 93. کاربردها در حوزهٔ بهداشت و درمان
• 94. کاربردها در حوزهٔ مالی
• 95. کاربردها در حوزهٔ آموزش
• 96. کاربردها در حوزهٔ دولتی
• 97. مقدمه‌ای بر روش‌های آماری در پردازش زبان طبیعی
• 98. مدل‌های زبانی آماری
• 99. یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی
• 100. یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی