اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آشنایی با پردازش زبان طبیعی: مبانی هوش مصنوعی در ارتباط با انسان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با پردازش زبان طبیعی: مبانی هوش مصنوعی در ارتباط با انسان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مبانی هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و ارتباط با زبان انسان
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. تاریخچه و سیر تحول NLP
• 4. کاربردهای NLP در دنیای واقعی
• 5. آشنایی با زبان‌شناسی محاسباتی
• 6. اصول زبان‌شناسی برای NLP
• 7. مورفولوژی و تحلیل واژگانی
• 8. نحو و قواعد دستوری زبان فارسی
• 9. معناشناسی و تحلیل معنایی
• 10. کاربرد معناشناسی در NLP
• 11. پردازش معنایی در سطح جمله
• 12. پردازش معنایی در سطح متن
• 13. مدل‌های زبانی آماری
• 14. مدل‌های زبانی عصبی
• 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 16. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 17. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (GRU)
• 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای NLP
• 19. مفهوم جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 20. Word2Vec و مدل‌های مشابه
• 21. GloVe و مدل‌های مشابه
• 22. FastText و مدل‌های مشابه
• 23. مدل‌های زبانی پیش‌پردازش شده
• 24. ترانسفورمرها و معماری توجه (Attention)
• 25. BERT و مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر
• 26. GPT و مدل‌های مولد
• 27. Fine-tuning مدل‌های زبانی پیش‌پردازش شده
• 28. استخراج اطلاعات
• 29. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 30. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 31. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 32. تحلیل وابستگی (Dependency Parsing)
• 33. تحلیل نحوی (Syntactic Parsing)
• 34. تشخیص جملات مشابه (Semantic Textual Similarity)
• 35. خلاصه‌سازی متن
• 36. تولید متن
• 37. تولید متن با مدل‌های آماری
• 38. تولید متن با مدل‌های عصبی
• 39. تولید متن خلاصه
• 40. مدل‌های زبانی مولد برای تولید داستان
• 41. مدل‌های زبانی مولد برای مکالمه
• 42. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 43. معماری سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 44. مدل‌های مبتنی بر بازیابی اطلاعات
• 45. مدل‌های مبتنی بر تولید پاسخ
• 46. تحلیل احساسات
• 47. تشخیص احساسات در متن
• 48. طبقه‌بندی احساسات (مثبت، منفی، خنثی)
• 49. تشخیص ابعاد احساسات
• 50. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 51. ترجمه ماشینی
• 52. مبانی ترجمه ماشینی آماری
• 53. ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
• 54. معماری NMT مبتنی بر رمزگذار-رمزگشا
• 55. ترجمه ماشینی با استفاده از ترانسفورمرها
• 56. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
• 57. شناسایی زبان
• 58. تشخیص نویسنده
• 59. تشخیص موضوع متن
• 60. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر NLP
• 61. تحلیل گفتمان
• 62. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 63. Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• 64. Non-negative Matrix Factorization (NMF)
• 65. کاربرد مدل‌سازی موضوعی
• 66. تشخیص اسپم
• 67. شناسایی اطلاعات نادرست (Fake News Detection)
• 68. سیستم‌های چت‌بات (Chatbots)
• 69. طراحی و پیاده‌سازی چت‌بات‌های ساده
• 70. چت‌بات‌های مبتنی بر قوانین
• 71. چت‌بات‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
• 72. چت‌بات‌های مکالمه‌ای
• 73. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش زبان فارسی
• 74. پردازش زبان فارسی در سیستم‌های هوشمند
• 75. ملاحظات اخلاقی در NLP
• 76. حریم خصوصی در NLP
• 77. امنیت در NLP
• 78. آینده NLP و هوش مصنوعی
• 79. یادگیری عمیق برای NLP
• 80. یادگیری تقویتی برای NLP
• 81. NLP در زبان فارسی: چالش‌ها و فرصت‌ها
• 82. ابزارها و کتابخانه‌های NLP (Python)
• 83. NLTK، spaCy، Stanza
• 84. Hugging Face Transformers
• 85. آموزش و ارزیابی مدل‌های NLP
• 86. تنظیم پارامترهای مدل‌ها
• 87. مدیریت داده‌های متنی
• 88. پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 89. برچسب‌گذاری دستی داده‌ها
• 90. جمع‌آوری داده‌های متنی فارسی
• 91. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 92. واژگان و دستور زبان فارسی
• 93. گویش‌ها و لهجه‌های فارسی
• 94. پردازش زبان فارسی در حوزه پزشکی
• 95. پردازش زبان فارسی در حوزه حقوقی
• 96. پردازش زبان فارسی در حوزه مالی
• 97. پردازش زبان فارسی در حوزه ادبیات
• 98. پروژه‌های عملی در NLP
• 99. ساخت یک سیستم NER ساده
• 100. ساخت یک سیستم تحلیل احساسات