اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی رمزگشاهای ترتیبی سفارشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی رمزگشاهای ترتیبی سفارشی

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های ترتیبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر رمزگشاهای ترتیبی
• 2. پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
• 3. مبانی مدل‌های ترتیبی
• 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 5. مشکلات گرادیان ناپایدار و محو شونده
• 6. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM)
• 7. درک معماری LSTM
• 8. پیاده‌سازی LSTM با استفاده از پایتون
• 9. شبکه‌های گیت تکرارشونده (GRU)
• 10. مقایسه LSTM و GRU
• 11. رمزگشاهای مبتنی بر توجه
• 12. مکانیسم توجه: اصول و کاربردها
• 13. پیاده‌سازی مکانیسم توجه
• 14. رمزگشاهای ترتیبی با توجه
• 15. مدل‌های ترانسفورمر
• 16. خود-توجه (Self-Attention)
• 17. رمزگشاهای ترانسفورمر سفارشی
• 18. تکنیک‌های رمزگذاری و رمزگشایی
• 19. تولید متن با مدل‌های ترتیبی
• 20. مدل‌های زبان (Language Models)
• 21. ارزیابی مدل‌های زبان
• 22. تکنیک‌های بهبود مدل‌های زبان
• 23. مدل‌های n-گرمی
• 24. تخمین احتمال با مدل‌های n-گرمی
• 25. صاف‌سازی (Smoothing) در مدل‌های زبان
• 26. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM)
• 27. کاربردهای HMM در پردازش زبان طبیعی
• 28. تکنیک‌های یادگیری پارامترهای HMM
• 29. رمزگشاهای شرطی
• 30. مدل‌های تولید متن شرطی
• 31. کنترل تولید متن با استفاده از ویژگی‌ها
• 32. تولید شعر با مدل‌های ترتیبی
• 33. تولید داستان کوتاه با مدل‌های ترتیبی
• 34. ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
• 35. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی
• 36. معماری رمزگذار-رمزگشا در NMT
• 37. توجه در ترجمه ماشینی
• 38. ارزیابی ترجمه ماشینی
• 39. بهبود کیفیت ترجمه ماشینی
• 40. پردازش زبان‌های دارای منابع کم
• 41. تکنیک‌های انتقال یادگیری در NLP
• 42. یادگیری بدون نظارت در NLP
• 43. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 44. مدل‌های BERT و مشتقات آن
• 45. استفاده از BERT در رمزگشاهای ترتیبی
• 46. مدل‌های GPT و مشتقات آن
• 47. کاربردهای GPT در تولید متن
• 48. مسائل اخلاقی در تولید متن
• 49. شناسایی و کاهش سوگیری در مدل‌های زبان
• 50. امنیت مدل‌های زبان
• 51. حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
• 52. دفاع در برابر حملات خصمانه
• 53. بهینه‌سازی مدل‌های ترتیبی
• 54. تکنیک‌های regularization
• 55. انتخاب hyperparameterها
• 56. استفاده از GPU برای آموزش مدل‌ها
• 57. مقیاس‌پذیری مدل‌های ترتیبی
• 58. استقرار مدل‌های ترتیبی
• 59. API نویسی برای مدل‌های ترتیبی
• 60. پایش و نگهداری مدل‌های ترتیبی
• 61. کاربردهای عملی رمزگشاهای ترتیبی در صنایع مختلف
• 62. تحلیل احساسات با مدل‌های ترتیبی
• 63. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های ترتیبی
• 64. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 65. پاسخ به سؤال (Question Answering)
• 66. چت‌بات‌ها و سیستم‌های گفتگو
• 67. تولید زیرنویس خودکار
• 68. تشخیص گفتار و تبدیل گفتار به متن
• 69. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 70. پیش‌بینی روندها و الگوها در داده‌های متنی
• 71. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 72. توکنایز کردن (Tokenization)
• 73. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 74. حذف کلمات پرت (Stop Word Removal)
• 75. نرمال‌سازی متن
• 76. بردارسازی متن (Text Vectorization)
• 77. TF-IDF
• 78. Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 79. FastText
• 80. مبانی آمار و احتمال در پردازش زبان طبیعی
• 81. توزیع‌های احتمال
• 82. قضیه بیز (Bayes' Theorem)
• 83. فاصله اقلیدسی و شباهت کوسینوسی
• 84. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 85. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 86. تابع ضرر (Loss Function)
• 87. انتخاب معماری شبکه عصبی
• 88. تنظیم پارامترها و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 89. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های NLP
• 90. دقت (Precision)، بازخوانی (Recall)، F1-score
• 91. متریک BLEU برای ترجمه ماشینی
• 92. متریک ROUGE برای خلاصه‌سازی متن
• 93. تفسیرپذیری مدل‌های NLP
• 94. تکنیک‌های visualisation
• 95. اهمیت داده‌های آموزشی
• 96. کیفیت داده‌ها و تاثیر آن بر عملکرد مدل
• 97. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 98. تنوع داده‌ها و جلوگیری از سوگیری
• 99. استفاده از داده‌های augmentation
• 100. چالش‌های پردازش زبان فارسی