کتاب صوتی خلاصه‌سازی متون و شناسایی زبان مخازن کد با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ و SQL در BigQuery ML

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خلاصه‌سازی متون و شناسایی زبان مخازن کد با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ و SQL در BigQuery ML

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی تحلیل داده در مخازن کد
• 3. معرفی BigQuery ML
• 4. مفاهیم کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. آشنایی با Vertex AI
• 6. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در خلاصه‌سازی متن
• 7. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در شناسایی زبان
• 8. مراحل آماده‌سازی داده‌های مخازن کد
• 9. اتصال به مخازن GitHub
• 10. استخراج اطلاعات متنی از مخازن
• 11. پیش‌پردازش متن برای تحلیل
• 12. پاک‌سازی داده‌های متنی
• 13. نرمال‌سازی متن
• 14. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 15. ریشه‌یابی کلمات (Stemming/Lemmatization)
• 16. شناسایی زبان اولیه متون
• 17. تکنیک‌های آماری برای شناسایی زبان
• 18. استفاده از BigQuery ML برای شناسایی زبان
• 19. ساخت مدل شناسایی زبان در BigQuery ML
• 20. ارزیابی مدل شناسایی زبان
• 21. بهینه‌سازی مدل شناسایی زبان
• 22. مقدمه‌ای بر خلاصه‌سازی متن
• 23. انواع روش‌های خلاصه‌سازی متن
• 24. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 25. خلاصه‌سازی چکیده‌ای (Abstractive Summarization)
• 26. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در خلاصه‌سازی استخراجی
• 27. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در خلاصه‌سازی چکیده‌ای
• 28. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی استخراجی با Vertex AI
• 29. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی چکیده‌ای با Vertex AI
• 30. استفاده از SQL در BigQuery ML برای خلاصه‌سازی
• 31. آموزش مدل خلاصه‌سازی با داده‌های نمونه
• 32. تنظیم پارامترهای مدل خلاصه‌سازی
• 33. ارزیابی کیفیت خلاصه‌های تولید شده
• 34. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی (مانند ROUGE)
• 35. مقایسه روش‌های مختلف خلاصه‌سازی
• 36. کاربرد در مستندات فنی مخازن کد
• 37. خلاصه‌سازی README فایل‌ها
• 38. شناسایی زبان فایل‌های README
• 39. تحلیل کامنت‌های کد
• 40. خلاصه‌سازی توضیحات توابع و کلاس‌ها
• 41. شناسایی زبان کامنت‌ها
• 42. تحلیل فایل‌های Markdown
• 43. خلاصه‌سازی محتوای فایل‌های Markdown
• 44. شناسایی زبان فایل‌های Markdown
• 45. تحلیل فایل‌های کد منبع (Source Code)
• 46. استخراج متون قابل خلاصه‌سازی از کد
• 47. شناسایی زبان کد (در صورت نیاز)
• 48. مدیریت داده‌های حجیم در BigQuery
• 49. بهینه‌سازی کوئری‌های SQL برای BigQuery
• 50. استفاده از توابع سفارشی در BigQuery ML
• 51. ایجاد داشبوردهای تحلیلی با داده‌های خلاصه‌سازی و شناسایی زبان
• 52. نمایش نتایج شناسایی زبان
• 53. نمایش خلاصه‌های تولید شده
• 54. تجسم داده‌های مربوط به زبان‌های مختلف کد
• 55. تجسم توزیع زبان‌ها در مخازن
• 56. کاربرد در مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری
• 57. بهبود فرآیند مستندسازی کد
• 58. افزایش دسترسی به اطلاعات مخازن
• 59. شناسایی سریع‌تر زبان‌های مورد استفاده
• 60. کاربرد در جستجوی پیشرفته کد
• 61. بهینه‌سازی موتورهای جستجو برای کد
• 62. مقیاس‌پذیری راه‌حل با BigQuery
• 63. امنیت داده‌ها در BigQuery
• 64. حریم خصوصی در تحلیل داده‌های مخازن
• 65. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 66. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
• 67. نقش مدل‌های زبانی در توسعه نرم‌افزار
• 68. آینده خلاصه‌سازی متن و شناسایی زبان
• 69. پیشرفت‌های آتی در Vertex AI
• 70. چالش‌های پیش رو در پردازش زبان طبیعی
• 71. اهمیت داده‌های آموزشی با کیفیت
• 72. تمرین عملی: خلاصه‌سازی یک مخزن کد واقعی
• 73. تمرین عملی: شناسایی زبان مخازن متعدد
• 74. تمرین عملی: ساخت مدل ترکیبی خلاصه‌سازی و شناسایی زبان
• 75. بررسی نتایج تمرین‌های عملی
• 76. اصلاح و بهبود مدل‌ها بر اساس نتایج
• 77. درس‌های آموخته شده از پروژه
• 78. جمع‌بندی مباحث و نگاه به آینده
• 79. مباحث پیشرفته در مدل‌های زبانی بزرگ (Transformer, BERT)
• 80. کاربرد مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی (اشاره)
• 81. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات (اشاره)
• 82. ملاحظات مربوط به داده‌های فارسی
• 83. چالش‌های پردازش زبان فارسی در کد
• 84. استفاده از منابع داده فارسی برای آموزش
• 85. توسعه راه‌حل‌های بومی‌سازی شده
• 86. استانداردهای کدنویسی و مستندسازی
• 87. اهمیت خوانایی کد
• 88. ارتباط بین کیفیت کد و مستندات
• 89. نقش هوش مصنوعی در ارتقاء کیفیت نرم‌افزار
• 90. پروژه‌های تحقیقاتی مرتبط
• 91. تکنیک‌های پیشرفته در BigQuery ML
• 92. استفاده از Dataflow برای پیش‌پردازش داده‌ها
• 93. ملاحظات امنیتی در استفاده از Vertex AI
• 94. مدیریت دسترسی‌ها در Google Cloud
• 95. مطالعه موردی: خلاصه‌سازی مخازن متن‌باز بزرگ
• 96. مطالعه موردی: شناسایی زبان در پروژه‌های چندزبانه
• 97. برنامه‌ریزی برای پروژه‌های آینده
• 98. ارائه گزارش نهایی و دستاوردها