اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مجموعه داده‌های زبانی برای یادگیری بدون نظارت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مجموعه داده‌های زبانی برای یادگیری بدون نظارت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مجموعه داده‌های زبانی (Corpora)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری بدون نظارت و کاربردهای آن
• 2. انواع داده‌های متنی و ساختار آن‌ها
• 3. پیش‌پردازش داده‌های متنی: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 4. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف
• 5. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی
• 6. مدل‌سازی زبان: مفهوم و اهمیت
• 7. مدل‌های زبانی آماری: N-gram
• 8. ارزیابی مدل‌های زبانی: Perplexity
• 9. کاهش ابعاد در داده‌های متنی: PCA
• 10. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای داده‌های متنی
• 11. تحلیل عاملی اکتشافی (EFA)
• 12. فشرده‌سازی داده‌ها با استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 13. خوشه‌بندی در داده‌های متنی: مفاهیم و الگوریتم‌ها
• 14. خوشه‌بندی K-Means برای داده‌های متنی
• 15. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
• 16. ارزیابی خوشه‌بندی: شاخص‌های داخلی و خارجی
• 17. مدل‌سازی موضوعی: مفاهیم و کاربردها
• 18. مدل موضوعی لاتنت دیریکله (LDA)
• 19. تفسیر موضوعات استخراج شده از LDA
• 20. کاربردهای مدل‌سازی موضوعی در تحلیل متن
• 21. یادگیری نمایش کلمات: Word Embeddings
• 22. مدل Word2Vec: CBOW و Skip-gram
• 23. مدل GloVe: Global Vectors for Word Representation
• 24. تفاوت و مقایسه Word2Vec و GloVe
• 25. یادگیری نمایش جملات و اسناد: Sentence Embeddings
• 26. مدل‌های مبتنی بر متوسط‌گیری Word Embeddings
• 27. مدل‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 28. مدل Sentence-BERT
• 29. کاربرد نمایش جملات در وظایف پردازش زبان طبیعی
• 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش متن
• 31. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 32. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 33. کاربرد RNN، LSTM و GRU در مدل‌سازی زبان
• 34. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 35. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 36. معماری ترنسفورمر: Encoder-Decoder
• 37. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): GPT و BERT
• 38. پیش‌آموزش مدل‌های ترنسفورمر: Masked Language Modeling
• 39. پیش‌آموزش مدل‌های ترنسفورمر: Next Sentence Prediction
• 40. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر
• 41. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در وظایف مختلف
• 42. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
• 43. کاربرد یادگیری تقویتی در تولید متن
• 44. کاربرد یادگیری تقویتی در خلاصه‌سازی متن
• 45. کاربرد یادگیری تقویتی در پاسخگویی به سوالات
• 46. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 47. معیارهای ارزیابی در طبقه‌بندی متن
• 48. معیارهای ارزیابی در تولید متن
• 49. معیارهای ارزیابی در خلاصه‌سازی متن
• 50. معیارهای ارزیابی در ترجمه ماشینی
• 51. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 52. سوگیری در داده‌های متنی و مدل‌ها
• 53. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 54. حریم خصوصی در داده‌های متنی
• 55. کاربردهای پیشرفته یادگیری بدون نظارت
• 56. تحلیل احساسات و نظرات کاربران
• 57. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 58. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 59. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 60. خلاصه‌سازی خودکار اسناد
• 61. ترجمه ماشینی
• 62. تولید متن خلاقانه
• 63. تشخیص اسپم و محتوای نامناسب
• 64. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 65. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با استفاده از پردازش زبان طبیعی
• 66. تحلیل اخبار و روندها
• 67. تشخیص موضوعات نوظهور در متون
• 68. مدیریت دانش سازمانی با پردازش زبان طبیعی
• 69. کاربرد در آموزش و یادگیری الکترونیکی
• 70. پردازش زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 71. داده‌های زبانی فارسی: منابع و مجموعه داده‌ها
• 72. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 73. مدل‌های زبانی فارسی: پیشرفت‌ها و محدودیت‌ها
• 74. ارزیابی مدل‌های زبانی فارسی
• 75. کاربرد مدل‌های زبانی فارسی در وظایف مختلف
• 76. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 77. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 78. تابع هزینه و بهینه‌سازی
• 79. روش‌های تنظیم (Regularization)
• 80. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 81. معماری‌های پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
• 82. مدل‌های مبتنی بر گراف (Graph-based Models)
• 83. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 84. کاربرد CNN در طبقه‌بندی متن
• 85. کاربرد CNN در استخراج ویژگی از متن
• 86. پردازش زبان طبیعی چندوجهی (Multimodal NLP)
• 87. تلفیق متن با تصویر و صدا
• 88. چالش‌های پردازش زبان طبیعی چندوجهی
• 89. آینده پردازش زبان طبیعی
• 90. تحولات اخیر و روندهای آینده
• 91. نقش یادگیری بدون نظارت در آینده NLP
• 92. اهمیت داده‌های زبانی با کیفیت و متنوع
• 93. مسائل اخلاقی و اجتماعی در توسعه NLP