اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری بازنمایی چند زبانه برای ترجمه ماشینی عصبی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری بازنمایی چند زبانه برای ترجمه ماشینی عصبی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
• 2. معماری‌های پایه NMT: Encoder-Decoder با Attention
• 3. چالش‌های NMT: داده‌های کم‌منبع و زبان‌های دور
• 4. بازنمایی کلمات: Word Embeddings و انواع آن
• 5. بازنمایی جملات: Sentence Embeddings و کاربردها
• 6. یادگیری بازنمایی چند زبانه: ضرورت و مزایا
• 7. روش‌های مبتنی بر Embedding Space مشترک
• 8. روش‌های مبتنی بر مدل‌های چند زبانه (Multilingual Models)
• 9. معرفی مدل‌های BERT و نسخه‌های چند زبانی آن
• 10. تنظیم دقیق (Fine-tuning) BERT برای NMT
• 11. استفاده از XLM و XLM-RoBERTa در NMT
• 12. روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در NMT
• 13. یادگیری بازنمایی با استفاده از داده‌های موازی
• 14. یادگیری بازنمایی با استفاده از داده‌های غیر موازی
• 15. روش‌های Semi-Supervised Learning برای NMT
• 16. تقویت بازنمایی با استفاده از دانش زبان‌شناختی
• 17. بازنمایی چند زبانه مبتنی بر Attention Mechanisms
• 18. توجه متقابل زبانی (Cross-lingual Attention)
• 19. استفاده از مدل‌های Transformer در یادگیری بازنمایی چند زبانه
• 20. معرفی مدل‌های mBERT و XLM-RoBERTa
• 21. تکنیک‌های بهبود عملکرد مدل‌های NMT چند زبانه
• 22. ارزیابی مدل‌های NMT چند زبانه: متریک‌ها و روش‌ها
• 23. آشنایی با ابزارها و کتابخانه‌های متن‌باز NMT
• 24. پیاده‌سازی یک مدل NMT چند زبانه ساده با TensorFlow/PyTorch
• 25. بهینه‌سازی مدل‌های NMT چند زبانه برای استقرار
• 26. استفاده از GPU و TPU برای آموزش مدل‌های NMT
• 27. چالش‌های مقیاس‌پذیری در NMT چند زبانه
• 28. آشنایی با روش‌های Distillation در NMT
• 29. کاوش در معماری‌های جدید NMT چند زبانه
• 30. مدل‌های NMT مبتنی بر گراف
• 31. یادگیری بازنمایی با استفاده از داده‌های چند رسانه‌ای (Multimodal Data)
• 32. استفاده از داده‌های صوتی و تصویری برای بهبود NMT
• 33. بررسی روش‌های Robustness در NMT
• 34. مقابله با داده‌های نویزی و حملات خصمانه
• 35. یادگیری بازنمایی چند زبانه برای زبان‌های کم‌منبع
• 36. استفاده از روش‌های Data Augmentation
• 37. آشنایی با روش‌های Zero-Shot Translation
• 38. یادگیری بازنمایی چند زبانه برای زبان‌های با فاصله زبانی زیاد
• 39. استفاده از روش‌های Pivot Language
• 40. بررسی کاربردهای NMT چند زبانه در سناریوهای واقعی
• 41. چالش‌ها و فرصت‌های آینده در یادگیری بازنمایی چند زبانه برای NMT
• 42. تکنیک‌های کاهش ابعاد در بازنمایی چند زبانه
• 43. یادگیری بازنمایی با استفاده از Contrastive Learning
• 44. استفاده از Autoencoders در یادگیری بازنمایی چند زبانه
• 45. آشنایی با روش‌های Adversarial Training
• 46. بررسی تاثیر معماری‌های مختلف Encoder بر کیفیت NMT
• 47. بررسی تاثیر معماری‌های مختلف Decoder بر کیفیت NMT
• 48. یادگیری بازنمایی چند زبانه با رویکرد Meta-Learning
• 49. کاربرد یادگیری بازنمایی چند زبانه در سایر وظایف NLP
• 50. بررسی روش‌های تفسیرپذیری (Interpretability) در NMT
• 51. آشنایی با روش‌های Debugging مدل‌های NMT