اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی پردازش زبان طبیعی: از انسان تا ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی پردازش زبان طبیعی: از انسان تا ماشین

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر زبان و ارتباطات انسانی
• 2. تاریخچه زبان شناسی
• 3. ساختار زبان: آواشناسی و واج شناسی
• 4. ساختار زبان: صرف شناسی
• 5. ساختار زبان: نحو
• 6. معناشناسی: معنای واژگان
• 7. معناشناسی: معنای جملات
• 8. کاربردشناسی: زبان در عمل
• 9. ارتباطات غیرکلامی
• 10. زبان و تفکر
• 11. زبان و جامعه
• 12. زبان و فرهنگ
• 13. زبان و یادگیری
• 14. زبان و تکنولوژی
• 15. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 16. تاریخچه NLP
• 17. کاربردها و اهمیت NLP
• 18. چالش های NLP
• 19. مراحل کلی در سیستم های NLP
• 20. پردازش واژگان: توکن سازی
• 21. پردازش واژگان: نرمال سازی (ریشه یابی و بن واژه سازی)
• 22. پردازش واژگان: حذف کلمات ایست (Stop Words)
• 23. پردازش واژگان: برچسب گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 24. تجزیه نحوی: گرامرهای مستقل از متن (CFG)
• 25. تجزیه نحوی: درختان وابستگی (Dependency Parsing)
• 26. تجزیه معنایی: مدل های معنایی
• 27. تجزیه معنایی: نقش های معنایی (Semantic Roles)
• 28. مدل های زبانی آماری
• 29. مدل های زبانی مبتنی بر شبکه های عصبی
• 30. یادگیری ماشین در NLP
• 31. یادگیری نظارت شده در NLP
• 32. یادگیری بدون نظارت در NLP
• 33. یادگیری تقویتی در NLP
• 34. مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
• 35. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 36. نحوه آموزش مدل های زبانی بزرگ
• 37. کاربرد LLMs در تولید متن
• 38. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
• 39. کاربرد LLMs در خلاصه سازی متن
• 40. کاربرد LLMs در پاسخگویی به سوالات
• 41. کاربرد LLMs در تحلیل احساسات
• 42. کاربرد LLMs در تشخیص موضوع
• 43. کاربرد LLMs در استخراج اطلاعات
• 44. کاربرد LLMs در ربات های گفتگو (Chatbots)
• 45. اصول طراحی ربات های گفتگو
• 46. ارزیابی عملکرد ربات های گفتگو
• 47. اخلاق در NLP و LLMs
• 48. سوگیری در داده های زبانی
• 49. راهکارهای کاهش سوگیری
• 50. حریم خصوصی در NLP
• 51. امنیت در سیستم های NLP
• 52. پیش پردازش متن برای تحلیل احساسات
• 53. مدل های تحلیل احساسات مبتنی بر واژگان
• 54. مدل های تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری ماشین
• 55. مدل های تحلیل احساسات مبتنی بر شبکه های عصبی
• 56. ترجمه ماشینی آماری (SMT)
• 57. ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
• 58. معماری های NMT
• 59. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
• 60. خلاصه سازی متن: روش های استخراجی
• 61. خلاصه سازی متن: روش های انتزاعی
• 62. ارزیابی کیفیت خلاصه سازی متن
• 63. سیستم های پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 64. انواع سیستم های پرسش و پاسخ
• 65. روش های بازیابی اطلاعات برای QA
• 66. مدل های QA مبتنی بر استخراج
• 67. مدل های QA مبتنی بر تولید
• 68. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 69. تشخیص موجودیت نام دار (NER)
• 70. تشخیص رابطه (Relation Extraction)
• 71. تشخیص رویداد (Event Extraction)
• 72. مدل های آماری در استخراج اطلاعات
• 73. مدل های یادگیری عمیق در استخراج اطلاعات
• 74. پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 75. چالش های پردازش زبان فارسی
• 76. منابع داده برای NLP فارسی
• 77. ابزارها و کتابخانه های NLP فارسی
• 78. کاربردهای NLP در حوزه های مختلف در ایران
• 79. فناوری های نوین در NLP
• 80. پردازش گفتار (Speech Processing)
• 81. تشخیص گفتار (Speech Recognition)
• 82. تولید گفتار (Speech Synthesis)
• 83. پردازش زبان طبیعی چندزبانه
• 84. پردازش زبان طبیعی بینافرهنگی
• 85. آینده NLP و LLMs
• 86. نقش هوش مصنوعی در توسعه NLP
• 87. یادگیری فعال (Active Learning) در NLP
• 88. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 89. یادگیری خودنظارت (Self-Supervised Learning) در NLP
• 90. تولید محتوای خلاقانه با LLMs
• 91. کاربرد LLMs در آموزش
• 92. کاربرد LLMs در پژوهش
• 93. کاربرد LLMs در صنعت
• 94. چالش های پیاده سازی LLMs در سازمان ها
• 95. مدیریت دانش با استفاده از NLP
• 96. داده کاوی متنی (Text Mining)
• 97. فرهنگ لغت ها و واژه نامه ها در NLP
• 98. مدل سازی زبانی برای زبان های کم منابع
• 99. نقش زبان شناسی محاسباتی در NLP
• 100. تکنیک های پیشرفته در NLP