اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی تحلیل آماری زبان طبیعی: رویکردی کاربردی با مدلهای زبانی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تحلیل آماری زبان طبیعی: رویکردی کاربردی با مدلهای زبانی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: مدلهای زبانی آماری
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر پردازش زبان طبیعی
- 2. مبانی آمار و احتمالات برای تحلیل زبان
- 3. مفاهیم پایه زبانشناسی محاسباتی
- 4. کاربرد آمار در تحلیل متون
- 5. فراوانی واژگان و مدلهای زبانی ساده
- 6. توزیعهای آماری در زبان
- 7. مقدمهای بر مدلهای زبانی آماری
- 8. مدلهای زبانی انگرامی (N-gram models)
- 9. تخمین پارامترها در مدلهای زبانی
- 10. ارزیابی مدلهای زبانی: پرپلکسیتی
- 11. پیشپردازش متن: پاکسازی و نرمالسازی
- 12. توکنسازی و حذف کلمات توقف (Stop words)
- 13. ریشهیابی (Stemming) و بنواژهسازی (Lemmatization)
- 14. برچسبگذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
- 15. روشهای آماری برای برچسبگذاری
- 16. شبکههای عصبی و یادگیری عمیق در NLP
- 17. مقدمهای بر شبکههای عصبی
- 18. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 19. شبکههای حافظه طولانی کوتاهمدت (LSTM)
- 20. شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN) در NLP
- 21. مدلهای زبانی مبتنی بر یادگیری عمیق
- 22. مدلهای زبانی ترنسفورمر (Transformer)
- 23. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 24. مدلهای پیشآموزشدیده (Pre-trained Models)
- 25. کاربرد مدلهای ترنسفورمر
- 26. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
- 27. روشهای آماری برای تحلیل احساسات
- 28. مدلهای یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
- 29. تحلیل احساسات با شبکههای عصبی
- 30. تشخیص موضوع (Topic Modeling)
- 31. الگوریتمهای LSA و LDA
- 32. مدلسازی موضوع با رویکردهای آماری
- 33. مدلسازی موضوع با یادگیری عمیق
- 34. خلاصهسازی متن (Text Summarization)
- 35. خلاصهسازی استخراجی (Extractive Summarization)
- 36. خلاصهسازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
- 37. مدلهای آماری برای خلاصهسازی
- 38. خلاصهسازی با شبکههای عصبی
- 39. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
- 40. مقدمهای بر ترجمه ماشینی آماری
- 41. ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
- 42. معماریهای NMT
- 43. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
- 44. سیستمهای پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
- 45. مبانی سیستمهای پرسش و پاسخ
- 46. روشهای مبتنی بر بازیابی اطلاعات
- 47. روشهای مبتنی بر تولید پاسخ
- 48. سیستمهای پرسش و پاسخ با یادگیری عمیق
- 49. تشخیص موجودیت نامدار (Named Entity Recognition - NER)
- 50. روشهای مبتنی بر قواعد و واژهنامهها
- 51. مدلهای آماری برای NER
- 52. شبکههای عصبی برای NER
- 53. تولید متن (Text Generation)
- 54. مدلهای زبانی برای تولید متن
- 55. تولید متن با شبکههای عصبی
- 56. کاربردهای خلاقانه تولید متن
- 57. پردازش زبان طبیعی در فارسی
- 58. چالشهای پردازش زبان فارسی
- 59. ابزارها و منابع پردازش زبان فارسی
- 60. مدلهای زبانی برای زبان فارسی
- 61. تحلیل احساسات برای متون فارسی
- 62. تشخیص موضوع برای متون فارسی
- 63. ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
- 64. ترجمه ماشینی انگلیسی به فارسی
- 65. سیستمهای پرسش و پاسخ برای زبان فارسی
- 66. پردازش زبان طبیعی در شبکههای اجتماعی
- 67. تحلیل محتوای شبکههای اجتماعی
- 68. تشخیص اخبار جعلی (Fake News Detection)
- 69. مدلسازی رفتار کاربران در شبکههای اجتماعی
- 70. کاربرد NLP در کسبوکار و بازاریابی
- 71. شخصیسازی محتوا
- 72. تحلیل بازخورد مشتریان
- 73. رباتهای گفتگو (Chatbots)
- 74. مبانی طراحی رباتهای گفتگو
- 75. توسعه رباتهای گفتگو مبتنی بر قواعد
- 76. توسعه رباتهای گفتگو مبتنی بر یادگیری ماشین
- 77. ارزیابی و بهبود رباتهای گفتگو
- 78. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
- 79. سوگیری در مدلهای زبانی
- 80. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
- 81. مسئولیتپذیری در سیستمهای NLP
- 82. آینده پردازش زبان طبیعی
- 83. روندهای نوظهور در NLP
- 84. چالشهای محاسباتی در NLP
- 85. کاربردهای پیشرفته NLP
- 86. شبکههای عصبی گراف (Graph Neural Networks) در NLP
- 87. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در NLP
- 88. تفسیرپذیری مدلهای NLP
- 89. مدلهای چندوجهی (Multimodal Models)
- 90. پردازش زبان طبیعی برای زبانهای کممنبع
- 91. کاربرد NLP در آموزش و پژوهش
- 92. آموزش زبان با کمک NLP
- 93. کمک به پژوهشگران با NLP
- 94. تحلیل آماری پیشرفته در NLP
- 95. مدلهای آماری برای دادههای ترتیبی
- 96. مدلهای ترکیبی (Hybrid Models)
- 97. مطالعات موردی (Case Studies) در NLP
- 98. تحلیل آماری متن در حوزه سلامت
- 99. تحلیل آماری متن در حوزه حقوق
- 100. تحلیل آماری متن در حوزه علوم انسانی
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.