اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آشنایی عمیق با بردارهای کلمات: از تئوری تا کاربرد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی عمیق با بردارهای کلمات: از تئوری تا کاربرد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: بردار کلمات (Word Embeddings) (Word2Vec, GloVe, FastText)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بردارهای کلمات و نمایش معنایی
• 2. مبانی نمایش متن در کامپیوتر
• 3. روش‌های سنتی نمایش متن: Bag-of-Words و TF-IDF
• 4. محدودیت‌های روش‌های سنتی نمایش متن
• 5. نیاز به نمایش معنایی عمیق‌تر
• 6. معرفی مدل‌های زبانی آماری
• 7. مفهوم توزیع کلمات و هم‌رخدادی
• 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر N-gram
• 9. کاربرد N-gram در پیش‌بینی کلمه بعدی
• 10. محدودیت‌های مدل‌های N-gram: ابعاد و انقراض داده
• 11. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 12. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 13. ساختار شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward)
• 14. تابع فعال‌سازی و پس‌انتشار خطا
• 15. معرفی مدل‌های یادگیری بازگشتی (Recurrent Neural Networks)
• 16. ساختار RNN و مسئله حافظه بلندمدت
• 17. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (LSTM)
• 18. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 19. معرفی مدل‌های Word Embeddings
• 20. ایده اصلی بردارهای کلمات
• 21. تفاوت بین نمایش‌های تک‌نمونه‌ای و توزیعی
• 22. مدل Word2Vec: معماری CBOW
• 23. مدل Word2Vec: معماری Skip-gram
• 24. آموزش مدل Word2Vec و تنظیم هایپرپارامترها
• 25. ارزیابی بردارهای کلمات: قیاس‌های معنایی و نحوی
• 26. مثال: "شاه" - "مرد" + "زن" = "ملکه"
• 27. کاربرد بردارهای کلمات در تشخیص شباهت معنایی
• 28. کاربرد بردارهای کلمات در طبقه‌بندی متن
• 29. کاربرد بردارهای کلمات در تشخیص احساسات
• 30. معرفی مدل GloVe: پیش‌زمینه‌ها
• 31. تفاوت GloVe با Word2Vec
• 32. آموزش مدل GloVe و ماتریس هم‌رخدادی
• 33. ارزیابی GloVe و مقایسه با Word2Vec
• 34. معرفی مدل FastText
• 35. یادگیری بردارهای کلمات در سطح زیرکلمه
• 36. مزایای FastText برای زبان‌هایی با ساختار مورفولوژیکی پیچیده
• 37. کاربرد FastText در زبان فارسی
• 38. معرفی مدل‌های تعبیه‌سازی متنی (Contextual Embeddings)
• 39. محدودیت بردارهای کلمات ایستا
• 40. نیاز به درک معنای کلمه در بستر جمله
• 41. معرفی مدل ELMo
• 42. معماری دوطرفه LSTM در ELMo
• 43. نحوه تولید بردارهای متنی در ELMo
• 44. کاربرد ELMo در وظایف مختلف NLP
• 45. معرفی مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 46. معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه (Attention)
• 47. مکانیزم توجه خودی (Self-Attention)
• 48. لایه کدگذار (Encoder) در ترنسفورمر
• 49. لایه رمزگشا (Decoder) در ترنسفورمر
• 50. کاربرد ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
• 51. معرفی مدل BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• 52. آموزش پیش‌نمونه BERT: Masked Language Model (MLM)
• 53. آموزش پیش‌نمونه BERT: Next Sentence Prediction (NSP)
• 54. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT برای وظایف خاص
• 55. کاربرد BERT در پاسخ به پرسش
• 56. کاربرد BERT در خلاصه‌سازی متن
• 57. کاربرد BERT در تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 58. معرفی مدل GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 59. معماری GPT: تمرکز بر تولید متن
• 60. آموزش پیش‌نمونه GPT
• 61. تنظیم دقیق GPT برای وظایف تولید متن
• 62. کاربرد GPT در تولید متن خلاقانه
• 63. کاربرد GPT در تکمیل کد
• 64. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 65. تفاوت LLMs با مدل‌های قبلی
• 66. معماری‌های نوین در LLMs
• 67. چالش‌های آموزش و مقیاس‌پذیری LLMs
• 68. اصول اخلاقی در توسعه و استفاده از LLMs
• 69. کاربرد LLMs در دستیارهای هوشمند
• 70. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های حجیم
• 71. کاربرد LLMs در آموزش و پژوهش
• 72. معرفی مفاهیم پیشرفته در بردارهای کلمات
• 73. بردارهای کلمات قابل تفسیر (Interpretable Word Embeddings)
• 74. بردارهای کلمات چندزبانه (Multilingual Word Embeddings)
• 75. یادگیری بردارهای کلمات از داده‌های کمتر برچسب‌دار (Low-resource languages)
• 76. روش‌های تطبیق فضاهای برداری چندزبانه
• 77. کاربرد بردارهای کلمات در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 78. تحلیل احساسات پیشرفته با بردارهای کلمات
• 79. شناسایی موضوعات پنهان در متون
• 80. مدل‌سازی دینامیک معنایی در طول زمان
• 81. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط با بردارهای کلمات (Word2Vec, GloVe, FastText, Hugging Face Transformers)
• 82. ملاحظات پیاده‌سازی و بهینه‌سازی
• 83. ارزیابی جامع مدل‌های بردارهای کلمات
• 84. چالش‌های آینده در حوزه نمایش معنایی کلمات
• 85. جمع‌بندی و چشم‌انداز توسعه