اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش و ارزیابی مدل‌های زبانی برای زبان‌های با منابع ناچیز

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش و ارزیابی مدل‌های زبانی برای زبان‌های با منابع ناچیز

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای زبان‌های کم‌منابع (Low-Resource Languages)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان
• 3. شبکه‌های عصبی و کاربرد آن‌ها در زبان‌شناسی
• 4. واژه‌سازی و مدل‌سازی زبان
• 5. بردارسازی کلمات: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 6. مدل‌های زبانی n-گرمی
• 7. مدل‌های زبانی عصبی: RNN، LSTM، GRU
• 8. مکانیسم توجه (Attention) در مدل‌های زبانی
• 9. ترانسفورمرها و معماری آن‌ها
• 10. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده: BERT، GPT، XLNet
• 11. Fine-tuning مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 12. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 13. Perplexity به عنوان معیار ارزیابی
• 14. BLEU score و ارزیابی ترجمه ماشینی
• 15. ROUGE score و ارزیابی خلاصه‌سازی متن
• 16. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 17. تکمیل متن و پیشنهاد کلمه
• 18. خلاصه‌سازی متن خودکار
• 19. ترجمه ماشینی عصبی
• 20. تشخیص نام موجودیت‌ها (NER)
• 21. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 22. طبقه‌بندی متن
• 23. پاسخ به سؤال (Question Answering)
• 24. مدیریت داده‌های متنی برای زبان‌های با منابع ناچیز
• 25. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های زبانی
• 26. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 27. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) برای زبان‌های با منابع ناچیز
• 28. روش‌های نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 29. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 30. مدل‌سازی زبان برای زبان فارسی
• 31. ویژگی‌های خاص زبان فارسی و چالش‌های آن
• 32. پردازش زبان فارسی: ابزارها و منابع
• 33. مجموعه‌های داده فارسی برای آموزش مدل‌های زبانی
• 34. ارزیابی مدل‌های زبانی فارسی
• 35. مقایسه مدل‌های زبانی مختلف برای زبان فارسی
• 36. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای منابع محاسباتی محدود
• 37. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 38. تکنیک‌های هرس (Pruning)
• 39. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 40. استفاده از مدل‌های زبانی در کاربردهای خاص
• 41. مدیریت چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 42. استخراج اطلاعات از متون فارسی
• 43. تشخیص و اصلاح غلط‌های املایی و نگارشی
• 44. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و استخراج ترندها
• 45. پردازش زبان طبیعی برای تحلیل اسناد حقوقی
• 46. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه پزشکی
• 47. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
• 48. روش‌های توضیح‌دهی مدل (Explainable AI)
• 49. ارائه نتایج مدل به کاربران
• 50. چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌های زبانی
• 51. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 52. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 53. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 54. آینده مدل‌های زبانی و تحقیقات آتی