اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی درک معنای کلمات: برداری‌سازی و جاسازی‌های معنایی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره درک معنای کلمات: برداری‌سازی و جاسازی‌های معنایی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. درک معنای کلمات: برداری‌سازی و جاسازی‌های معنایی
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین
• 3. بررسی اجمالی روش‌های سنتی نمایش کلمات
• 4. مفهوم بردار کلمه و فضای معنایی
• 5. روش‌های ایجاد بردار کلمه: رویکرد شمارشی
• 6. ماتریس هم‌رخدادی کلمات
• 7. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 8. کاهش ابعاد: تحلیل تمایز خطی (LDA)
• 9. بررسی روش Word2Vec: مدل CBOW
• 10. بررسی روش Word2Vec: مدل Skip-gram
• 11. بهینه‌سازی تابع هدف Word2Vec
• 12. ارزیابی کیفیت بردار کلمات
• 13. مفهوم تشابه معنایی و محاسبه آن
• 14. بررسی روش‌های ارزیابی تشابه معنایی
• 15. بررسی روش GloVe: یادگیری نمایش کلمات سراسری
• 16. مقایسه Word2Vec و GloVe
• 17. بررسی روش FastText: نمایش کلمات با استفاده از n-gram
• 18. مزایای استفاده از FastText
• 19. جاسازی‌های معنایی: مقدمه‌ای
• 20. جاسازی‌های معنایی مبتنی بر شبکه عصبی
• 21. جاسازی‌های معنایی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Embeddings)
• 22. استفاده از Word Embeddings در وظایف NLP
• 23. کاربرد بردار کلمات در خوشه‌بندی متن
• 24. کاربرد بردار کلمات در طبقه‌بندی متن
• 25. کاربرد بردار کلمات در تحلیل احساسات
• 26. کاربرد بردار کلمات در بازیابی اطلاعات
• 27. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 28. مدل‌های زبانی مبتنی بر n-gram
• 29. مدل‌های زبانی عصبی
• 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای مدل‌سازی زبان
• 31. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM)
• 32. واحد تکرارشونده دروازه‌ای (GRU)
• 33. مدل‌های ترانسفورمر: مقدمه‌ای
• 34. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 35. بررسی معماری ترانسفورمر
• 36. مدل BERT: مقدمه‌ای
• 37. پیش‌آموزش و تنظیم دقیق BERT
• 38. کاربردهای BERT در NLP
• 39. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 40. بررسی چالش‌های استفاده از LLM
• 41. جاسازی‌های معنایی متنی (Sentence Embeddings)
• 42. روش‌های ایجاد Sentence Embeddings
• 43. استفاده از Sentence Embeddings در مقایسه معنایی جملات
• 44. بررسی روش‌های تولید کلمات مشابه
• 45. کاربرد برداری‌سازی در خلاصه‌سازی متن
• 46. کاربرد برداری‌سازی در ترجمه ماشینی
• 47. بررسی روش‌های تشخیص کلمات نامربوط
• 48. بررسی روش‌های رفع ابهام معنایی کلمات
• 49. مفهوم دانش‌نامه‌ها و استفاده از آن‌ها در NLP
• 50. استفاده از WordNet در پردازش زبان طبیعی
• 51. بررسی روش‌های نمایش دانش در NLP
• 52. استفاده از گراف‌های دانش در NLP
• 53. بررسی روش‌های یادگیری نمایش دانش
• 54. مقدمه‌ای بر یادگیری نمایش گراف
• 55. استفاده از جاسازی‌های گراف برای NLP
• 56. بررسی چالش‌های استفاده از برداری‌سازی در زبان فارسی
• 57. پردازش زبان فارسی: ویژگی‌ها و چالش‌ها
• 58. بررسی روش‌های بهبود برداری‌سازی برای زبان فارسی
• 59. مقدمه‌ای بر استفاده از کتابخانه‌های برداری‌سازی
• 60. استفاده از Gensim برای برداری‌سازی
• 61. استفاده از TensorFlow برای برداری‌سازی
• 62. استفاده از PyTorch برای برداری‌سازی
• 63. بررسی ابزارهای تجسم بردار کلمات
• 64. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای تجسم
• 65. تجسم بردار کلمات در فضای دو بعدی و سه بعدی
• 66. کاربرد برداری‌سازی در موتورهای جستجو
• 67. بهینه‌سازی موتورهای جستجو با استفاده از بردار کلمات
• 68. استفاده از برداری‌سازی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 69. توصیه‌گرهای محتوا-محور با استفاده از بردار کلمات
• 70. بررسی روش‌های ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 71. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در NLP
• 72. کاربرد یادگیری تقویتی در تولید متن
• 73. بررسی چالش‌های یادگیری تقویتی در NLP
• 74. آینده برداری‌سازی و جاسازی‌های معنایی
• 75. تحولات و روندهای جدید در این حوزه
• 76. بررسی اثرات اخلاقی استفاده از برداری‌سازی در NLP