اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تعبیه‌سازی‌های پیشرفته (Word2Vec, GloVe, FastText)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تعبیه‌سازی‌های پیشرفته (Word2Vec, GloVe, FastText)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی (Language Models)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم اولیه تعبیه‌سازی واژگان
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی آماری
• 3. معرفی روش‌های یادگیری بازنمایی واژگان
• 4. تاریخچه و تکامل مدل‌های تعبیه‌سازی
• 5. کاربرد تعبیه‌سازی در پردازش زبان طبیعی
• 6. اصول و مبانی شبکه‌های عصبی برای تعبیه‌سازی
• 7. مفهوم بردار واژگان و فضای برداری
• 8. اندازه‌گیری شباهت بین بردارهای واژگان
• 9. توزیع احتمالات واژگان در متون
• 10. مفاهیم آماری در مدل‌سازی زبان
• 11. روش‌های سنتی تعبیه‌سازی واژگان
• 12. مدل‌های N-gram و محدودیت‌های آن‌ها
• 13. معرفی مدل‌های یادگیری عمیق برای تعبیه‌سازی
• 14. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 15. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 16. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 17. مبانی شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 18. یادگیری بازنمایی واژگان با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 19. مقدمه بر Word2Vec
• 20. معماری Skip-gram در Word2Vec
• 21. آموزش مدل Skip-gram
• 22. بهینه‌سازی مدل Skip-gram
• 23. معماری CBOW در Word2Vec
• 24. آموزش مدل CBOW
• 25. مقایسه Skip-gram و CBOW
• 26. پارامترهای کلیدی در Word2Vec
• 27. تنظیمات هایپرپارامتر در Word2Vec
• 28. نکات کاربردی در استفاده از Word2Vec
• 29. پیش‌پردازش متن برای Word2Vec
• 30. ایجاد واژگان و نگاشت به شاخص
• 31. کدگذاری متون برای ورودی مدل
• 32. آموزش مدل Word2Vec با داده‌های فارسی
• 33. ارزیابی کیفیت تعبیه‌سازی‌های Word2Vec
• 34. تست‌های تشابه واژگانی
• 35. تست‌های تکمیل جمله
• 36. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای بصری‌سازی
• 37. کاربرد Word2Vec در یافتن کلمات مرتبط
• 38. کاربرد Word2Vec در تحلیل معنایی
• 39. مقدمه بر GloVe
• 40. مبانی نظری GloVe
• 41. ماتریس مشترک وقوع (Co-occurrence Matrix)
• 42. تجزیه مقادیر منفرد (SVD) بر روی ماتریس مشترک
• 43. آموزش مدل GloVe
• 44. تابع هزینه در GloVe
• 45. پارامترهای کلیدی در GloVe
• 46. تنظیمات هایپرپارامتر در GloVe
• 47. مقایسه GloVe با Word2Vec
• 48. مزایا و معایب GloVe
• 49. کاربرد GloVe در وظایف پردازش زبان طبیعی
• 50. کاربرد GloVe در تحلیل احساسات
• 51. کاربرد GloVe در خلاصه‌سازی متن
• 52. مقدمه بر FastText
• 53. مبانی نظری FastText
• 54. مدل‌سازی زیرواژگان (Subword Information)
• 55. آموزش مدل FastText
• 56. استفاده از N-gram کاراکتر در FastText
• 57. آموزش مدل FastText با N-gram کاراکتر
• 58. مزایای FastText برای زبان‌هایی با واژگان پرشمار
• 59. مدیریت واژگان خارج از دایره لغات (OOV) در FastText
• 60. مقایسه FastText با Word2Vec و GloVe
• 61. کاربرد FastText در زبان‌های کم‌منبع
• 62. کاربرد FastText در طبقه‌بندی متن
• 63. کاربرد FastText در تشخیص اسپم
• 64. تعبیه‌سازی‌های پویا (Dynamic Embeddings)
• 65. مفهوم تعبیه‌سازی‌های وابسته به متن
• 66. مدل‌های تعبیه‌سازی وابسته به متن
• 67. معرفی ELMo
• 68. معماری ELMo
• 69. آموزش مدل ELMo
• 70. کاربرد ELMo در بهبود عملکرد مدل‌های NLP
• 71. مقدمه بر BERT
• 72. مبانی مدل ترانسفورمر
• 73. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 74. مدل Encoder-Decoder
• 75. آموزش پیش‌زمینه در BERT
• 76. Fine-tuning مدل BERT
• 77. کاربرد BERT در وظایف مختلف NLP
• 78. BERT برای پرسش و پاسخ
• 79. BERT برای برچسب‌گذاری اجزای کلام
• 80. BERT برای تشخیص موجودیت نام‌دار
• 81. BERT برای تحلیل روابط معنایی
• 82. مقدمه بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 83. معماری ترانسفورمر در LLMs
• 84. آموزش LLMs با حجم عظیم داده
• 85. Fine-tuning LLMs برای وظایف خاص
• 86. کاربرد LLMs در تولید متن
• 87. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
• 88. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی پیشرفته
• 89. کاربرد LLMs در توسعه دستیاران مجازی
• 90. ملاحظات اخلاقی در استفاده از تعبیه‌سازی‌ها
• 91. کاهش سوگیری (Bias) در تعبیه‌سازی‌ها
• 92. روش‌های تشخیص و کاهش سوگیری
• 93. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌های تعبیه‌سازی
• 94. کاربرد تعبیه‌سازی‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
• 95. کاربرد تعبیه‌سازی‌ها در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 96. کاربرد تعبیه‌سازی‌ها در پردازش تصویر و متن
• 97. آینده پژوهی در حوزه تعبیه‌سازی واژگان
• 98. تعبیه‌سازی‌های چندوجهی (Multimodal Embeddings)
• 99. یادگیری تقویتی برای بهبود تعبیه‌سازی‌ها
• 100. چالش‌های پیاده‌سازی عملی تعبیه‌سازی‌ها