اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش کاربردی مدل‌های تحلیل متن و پردازش زبان با استفاده از PyTorch و fastai

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی مدل‌های تحلیل متن و پردازش زبان با استفاده از PyTorch و fastai

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) با رویکرد یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و نقش یادگیری عمیق در تحلیل متن
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های PyTorch و fastai
• 3. آشنایی با ساختار داده‌های متنی و پیش‌پردازش متون
• 4. پاک‌سازی داده‌ها و تکنیک‌های حذف نویز و علائم نگارشی
• 5. مفهوم توکنایز کردن و روش‌های تبدیل متن به واحد‌های کوچک‌تر
• 6. بررسی واژگان و ایجاد دایره لغات در مدل‌های زبانی
• 7. تکنیک‌های عددی‌سازی متن و مفهوم بردارهای کلمه
• 8. آموزش کار با کلا‌س‌های Dataset و DataLoader در fastai
• 9. معرفی مدل‌های Bag-of-Words و محدودیت‌های روش‌های کلاسیک
• 10. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی در پردازش سیگنال‌های متنی
• 11. کاربرد لایه‌های Embedding در نمایش معنایی کلمات
• 12. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی و کاربرد آن‌ها در توالی‌های متنی
• 13. چالش‌های محو شدگی گرادیان در شبکه‌های RNN
• 14. معرفی واحدهای حافظه بلندمدت کوتاه (LSTM) برای تحلیل متن
• 15. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در طبقه‌بندی متون
• 16. مفهوم مکانیسم توجه (Attention) و بهبود عملکرد مدل‌های متنی
• 17. ساختار ترنسفورمرها و نقش آن‌ها در پردازش زبان طبیعی مدرن
• 18. کار با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در کتابخانه fastai
• 19. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در پردازش متن
• 20. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص فارسی و انگلیسی
• 21. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های تحلیل متن
• 22. تحلیل احساسات و دیدگاه‌ها در متون شبکه‌های اجتماعی داخلی
• 23. استخراج موجودیت‌های نامدار در متون تخصصی فارسی
• 24. خلاصه‌سازی خودکار متن با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق
• 25. سیستم‌های پاسخ‌دهی به پرسش‌های متنی
• 26. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای افزایش دقت مدل
• 27. مدیریت حافظه و افزایش سرعت آموزش مدل‌های حجیم
• 28. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی موضوعی متون
• 29. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید متن ساختاریافته
• 30. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در تحلیل متن
• 31. تجاری‌سازی و استقرار مدل‌های پردازش زبان در سامانه‌های داخلی
• 32. نکات امنیتی و اخلاقی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 33. بررسی چالش‌های پردازش زبان فارسی و راهکارهای مقابله با آن
• 34. پروژه نهایی: طراحی یک دستیار هوشمند تحلیل‌گر متن با PyTorch