اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استخراج روابط معنایی با شبکه‌های عصبی برای هوش رقابتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج روابط معنایی با شبکه‌های عصبی برای هوش رقابتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش رقابتی و نقش استخراج روابط
• 2. مروری بر روش‌های سنتی استخراج روابط
• 3. مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• 4. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای استخراج روابط
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و انواع آن (LSTM، GRU)
• 6. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در استخراج روابط
• 7. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer) برای استخراج روابط
• 8. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی (Pre-trained Language Models) مانند BERT
• 9. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌شده برای استخراج روابط
• 10. معماری‌های شبکه عصبی برای استخراج روابط چندتایی
• 11. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) در استخراج روابط
• 12. روش‌های نیمه‌نظارتی (Semi-supervised) در استخراج روابط
• 13. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای استخراج روابط
• 14. ارزیابی مدل‌های استخراج روابط: معیارها و روش‌ها
• 15. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای استخراج روابط
• 16. پیش‌پردازش متن برای استخراج روابط: توکنیزاسیون، ریشه‌یابی، حذف کلمات توقف
• 17. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای استخراج روابط
• 18. استفاده از Embedding های کلمه (Word Embeddings) مانند Word2Vec و GloVe
• 19. استفاده از Embedding های جمله (Sentence Embeddings)
• 20. مقایسه روش‌های مختلف استخراج روابط
• 21. چالش‌های استخراج روابط در زبان فارسی
• 22. استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری نشده (Unlabeled Data) برای بهبود عملکرد
• 23. استفاده از داده‌های تقویتی (Data Augmentation) برای افزایش حجم داده
• 24. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning) از زبان‌های دیگر
• 25. استخراج روابط در متون تخصصی (مانند اخبار، مقالات علمی)
• 26. استخراج روابط در شبکه‌های اجتماعی
• 27. استخراج روابط از داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 28. استفاده از استخراج روابط در تحلیل احساسات
• 29. استخراج روابط در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 30. استفاده از استخراج روابط در خلاصه سازی متن
• 31. پیاده‌سازی یک سیستم استخراج روابط با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های محبوب
• 32. کار با کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch برای استخراج روابط
• 33. استفاده از ابزارهای NLP مانند spaCy و NLTK
• 34. بهینه‌سازی مدل‌های استخراج روابط برای کارایی و دقت
• 35. مقیاس‌پذیری استخراج روابط برای پردازش حجم بالای داده
• 36. استفاده از استخراج روابط در حوزه بازاریابی و تبلیغات
• 37. استفاده از استخراج روابط در حوزه امنیت و اطلاعات
• 38. استفاده از استخراج روابط در حوزه پزشکی و سلامت
• 39. آینده استخراج روابط و روندهای جدید
• 40. مباحث پیشرفته در استخراج روابط (استخراج روابط پیچیده، استخراج روابط زمانی)
• 41. استفاده از استخراج روابط در تحلیل رقبا
• 42. استخراج روابط برای شناسایی تهدیدات و فرصت‌ها
• 43. استفاده از استخراج روابط برای پیش‌بینی روند بازار