اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: دنیای کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
• 2. مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی
• 3. نیاز به شبکه‌های بازگشتی در NLP
• 4. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 5. ساختار داخلی یک سلول RNN
• 6. بررسی انواع مختلف RNN
• 7. مشکل گرادیان محو شونده و منفجر شونده
• 8. شبکه‌های LSTM: معرفی و معماری
• 9. درک گیت‌های LSTM (Input, Forget, Output)
• 10. پیاده‌سازی LSTM با پایتون و TensorFlow/PyTorch
• 11. شبکه‌های GRU: معرفی و معماری
• 12. مقایسه LSTM و GRU: مزایا و معایب
• 13. شبکه‌های دوطرفه (Bidirectional RNNs)
• 14. کاربرد RNN در مدل‌سازی زبان
• 15. پیش‌بینی کلمه بعدی (Next Word Prediction)
• 16. تولید متن با RNN
• 17. RNN برای طبقه‌بندی متن
• 18. تحلیل احساسات با استفاده از RNN
• 19. ترجمه ماشینی با استفاده از RNN (مقدماتی)
• 20. توالی به توالی (Sequence-to-Sequence)
• 21. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 22. پیاده‌سازی مکانیسم توجه در RNN
• 23. RNN برای تشخیص نام موجودیت (NER)
• 24. RNN برای برچسب‌زنی ترتیبی (Sequence Labeling)
• 25. RNN و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 26. Word Embeddings: Word2Vec، GloVe، FastText
• 27. استفاده از Word Embeddings در RNN
• 28. آماده‌سازی داده‌ها برای RNN در NLP
• 29. توکنایزرها و پیش‌پردازش متن
• 30. ارزیابی مدل‌های RNN در NLP
• 31. متریک‌های ارزیابی: دقت، فراخوانی، F1-score، Perplexity
• 32. تنظیم هایپرپارامترهای RNN
• 33. Regularization در RNN برای جلوگیری از Overfitting
• 34. بهینه‌سازی RNN: Adam، RMSprop، SGD
• 35. استفاده از Dropout در RNN
• 36. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در NLP
• 37. RNN و حافظه بلندمدت (Long-Term Dependencies)
• 38. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTMs) چندلایه
• 39. شبکه‌های GRU چندلایه
• 40. استفاده از RNN برای خلاصه‌سازی متن
• 41. RNN برای پاسخ به سوالات (Question Answering)
• 42. RNN برای تولید زیرنویس تصویر (Image Captioning)
• 43. کاربرد RNN در تشخیص گفتار (Speech Recognition)
• 44. RNN و مدل‌های Transformer: مقدمه‌ای