اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی خلاصه سازی متون با NLP در دستگاه‌های IoT

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خلاصه سازی متون با NLP در دستگاه‌های IoT

موضوع کلی: مهندسی هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء (IoT)

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی زبان فارسی و ساختار آن
• 3. معرفی دستگاه‌های اینترنت اشیا و کاربردها
• 4. جمع‌آوری داده‌های متنی از دستگاه‌های IoT
• 5. پیش‌پردازش متون فارسی برای خلاصه سازی
• 6. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 7. حذف کلمات توقف (Stop Words) در زبان فارسی
• 8. ریشه‌یابی کلمات فارسی و اهمیت آن
• 9. بردارسازی متن با استفاده از روش‌های مختلف
• 10. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های خلاصه سازی متن
• 11. خلاصه سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 12. خلاصه سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 13. ارزیابی کیفیت خلاصه سازی متن
• 14. معیارهای ارزیابی خلاصه سازی (ROUGE, BLEU)
• 15. پیاده‌سازی خلاصه سازی استخراجی با الگوریتم TF-IDF
• 16. پیاده‌سازی خلاصه سازی استخراجی با الگوریتم TextRank
• 17. استفاده از مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 18. معرفی مدل‌های BERT و پارس‌برت
• 19. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای خلاصه سازی فارسی
• 20. استفاده از مدل‌های ترانسفورمر در خلاصه سازی
• 21. خلاصه سازی متون طولانی با استفاده از روش‌های سلسله مراتبی
• 22. خلاصه سازی چندزبانه (Multilingual Summarization)
• 23. چالش‌های خلاصه سازی متون محاوره ای
• 24. خلاصه سازی متون خبری فارسی
• 25. خلاصه سازی متون علمی و پژوهشی
• 26. خلاصه سازی متون شبکه‌های اجتماعی فارسی
• 27. بهینه‌سازی الگوریتم‌های خلاصه سازی برای دستگاه‌های IoT
• 28. محدودیت‌های محاسباتی در دستگاه‌های IoT
• 29. فشرده‌سازی مدل‌های خلاصه سازی برای پیاده‌سازی روی IoT
• 30. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در خلاصه سازی
• 31. خلاصه سازی مبتنی بر توجه (Attention-based Summarization)
• 32. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در خلاصه سازی
• 33. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در خلاصه سازی
• 34. خلاصه سازی با استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)
• 35. استخراج اطلاعات کلیدی از متون با استفاده از NLP
• 36. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 37. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در متون فارسی
• 38. مقدمه‌ای بر پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 39. استفاده از خلاصه سازی برای بهبود سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 40. تفسیر نتایج خلاصه سازی و ارائه به کاربر
• 41. طراحی رابط کاربری برای نمایش خلاصه‌ها
• 42. امنیت داده‌ها در فرآیند خلاصه سازی متون
• 43. حریم خصوصی کاربران و ملاحظات اخلاقی
• 44. آینده خلاصه سازی متون با NLP در دستگاه‌های IoT