اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌های زبانی آماری: فهم آماری زبان برای پردازش

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی آماری: فهم آماری زبان برای پردازش

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی آماری
• 2. مبانی احتمالات و آمار برای مدل‌های زبانی
• 3. فضای نمونه و رویدادها در زبان
• 4. احتمال شرطی و استقلال
• 5. قضیه بیز و کاربردهای آن در زبان
• 6. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال گسسته
• 7. توزیع دوجمله‌ای و هندسی
• 8. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال پیوسته
• 9. توزیع یکنواخت و نرمال
• 10. تابع چگالی احتمال و تابع توزیع تجمعی
• 11. امید ریاضی و واریانس
• 12. قضیه حد مرکزی و کاربرد آن
• 13. مفاهیم اولیه زبان‌شناسی آماری
• 14. واژگان و توزیع فراوانی کلمات
• 15. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش (N-gram)
• 16. مدل‌های یک‌واژگانی (Unigram)
• 17. مدل‌های دوواژگانی (Bigram)
• 18. مدل‌های سه‌واژگانی (Trigram)
• 19. مدل‌های N-gram با مرتبه بالاتر
• 20. مشکل داده‌های کم (Sparsity) در مدل‌های N-gram
• 21. روش‌های نرمال‌سازی (Smoothing)
• 22. نرمال‌سازی با افزودن یک (Add-One Smoothing)
• 23. نرمال‌سازی با افزودن اپسیلون (Add-epsilon Smoothing)
• 24. نرمال‌سازی گود-توریینگ (Good-Turing Smoothing)
• 25. نرمال‌سازی کاتز (Katz Smoothing)
• 26. مدل‌های زبانی مبتنی بر آمار شرطی
• 27. یادگیری مدل‌های زبانی از متون
• 28. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 29. نشانه‌گذاری (Tokenization)
• 30. ریشه‌یابی (Stemming) و بن‌واژه‌سازی (Lemmatization)
• 31. حذف کلمات ایست (Stop Word Removal)
• 32. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 33. تحلیل وابستگی (Dependency Parsing)
• 34. تحلیل نحوی (Constituency Parsing)
• 35. کاربرد مدل‌های زبانی در تشخیص گفتار
• 36. کاربرد مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی
• 37. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
• 38. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید متن
• 39. کاربرد مدل‌های زبانی در تصحیح خطای املایی
• 40. کاربرد مدل‌های زبانی در مدل‌سازی موضوعی
• 41. مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری عمیق
• 42. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 43. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 44. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 45. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش زبان
• 46. ترکیب مدل‌های آماری و یادگیری عمیق
• 47. مدل‌های زبانی با اندازه واژگان بزرگ
• 48. کدگذاری کلمات (Word Embeddings)
• 49. Word2Vec و GloVe
• 50. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 51. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 52. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 53. BERT و کاربردهای آن
• 54. GPT و کاربردهای آن
• 55. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 56. معیارهای ارزیابی دقت (Perplexity)
• 57. ارزیابی در وظایف خاص پردازش زبان طبیعی
• 58. چالش‌های مدل‌های زبانی آماری
• 59. تعصب در مدل‌های زبانی
• 60. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
• 61. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 62. حفظ حریم خصوصی در داده‌های متنی
• 63. امنیت و پایداری مدل‌های زبانی
• 64. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 65. منابع داده‌های متنی فارسی
• 66. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 67. فرهنگ لغت‌ها و واژگان فارسی
• 68. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 69. کاربرد مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی فارسی
• 70. مدل‌های زبانی در سیستم‌های پرسش و پاسخ فارسی
• 71. مدل‌های زبانی در چت‌بات‌های فارسی
• 72. مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات فارسی
• 73. مدل‌های زبانی در سیستم‌های توصیه‌گر فارسی
• 74. مدل‌های زبانی در تولید محتوای فارسی
• 75. مدل‌های زبانی در آموزش زبان فارسی
• 76. مدل‌های زبانی در پژوهش‌های علمی فارسی
• 77. معرفی الگوریتم‌های پیشرفته مدل‌سازی زبان
• 78. مدل‌های زبانی مبتنی بر گراف
• 79. مدل‌های زبانی چندزبانه
• 80. مدل‌های زبانی با قابلیت توضیح‌پذیری
• 81. کاربرد مدل‌های زبانی در علوم اجتماعی
• 82. کاربرد مدل‌های زبانی در علوم انسانی
• 83. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
• 84. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه اقتصادی
• 85. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه فرهنگی
• 86. آینده مدل‌های زبانی آماری
• 87. روندهای پژوهشی جدید در مدل‌سازی زبان
• 88. پژوهش‌های آینده در حوزه مدل‌های زبانی
• 89. ملاحظات پایانی در مورد مدل‌های زبانی