دوره تشخیص قطبیت اهداف توسعه پایدار با مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمای عملی برای پایش پایداری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص قطبیت اهداف توسعه پایدار با مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمای عملی برای پایش پایداری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه پایدار

موضوع میانی: تحلیل متون برای پایش پایداری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. بخش اول: مبانی و مفاهیم کلیدی**
• 2. مقدمه بر دوره: هوش مصنوعی در خدمت توسعه پایدار
• 3. توسعه پایدار چیست؟ تاریخچه، ابعاد و اهمیت آن
• 4. آشنایی دقیق با ۱۷ هدف توسعه پایدار (SDGs)
• 5. شاخص‌ها و اهداف فرعی هر یک از SDGs
• 6. نقش داده و تحلیل آن در پایش اهداف توسعه پایدار
• 7. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• 8. پردازش زبان طبیعی (NLP): پل ارتباطی ماشین و زبان انسان
• 9. چرا تحلیل متن اخبار برای پایش پایداری حیاتی است؟
• 10. معرفی مقاله الهام‌بخش: Polarity Detection of Sustainable Development Goals
• 11. تشخیص قطبیت (Polarity Detection) چیست؟ فراتر از تحلیل احساسات
• 12. ساختار کلی یک پروژه تحلیل متن برای پایداری
• 13. بخش دوم: آماده‌سازی داده‌ها: از جمع‌آوری تا برچسب‌زنی**
• 14. منابع داده: شناسایی خبرگزاری‌ها، وب‌سایت‌ها و منابع معتبر
• 15. روش‌های جمع‌آوری داده: APIها در مقابل وب اسکرپینگ
• 16. آشنایی با ابزارهای وب اسکرپینگ (مانند Scrapy و BeautifulSoup)
• 17. ساخت یک خزنده (Crawler) ساده برای جمع‌آوری اخبار
• 18. پاک‌سازی و پیش‌پردازش متون خبری (نویز زدایی، حذف HTML)
• 19. مبانی پیش‌پردازش متن: توکنایزیشن (Tokenization)
• 20. حذف کلمات توقف (Stop Words) و علائم نگارشی
• 21. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتایزیشن (Lemmatization)
• 22. چالش‌های پیش‌پردازش متون فارسی
• 23. اهمیت داده‌های برچسب‌خورده در مدل‌های نظارت‌شده
• 24. طراحی چارچوب برچسب‌زنی: شناسایی SDG و قطبیت
• 25. دستورالعمل‌های برچسب‌زنی برای ارزیابان انسانی
• 26. ابزارهای برچسب‌زنی داده (مانند Doccano)
• 27. محاسبه پایایی بین ارزیابان (Inter-Annotator Agreement)
• 28. ایجاد مجموعه داده آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 29. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای متون
• 30. بخش سوم: مدل‌های سنتی و بازنمایی متن**
• 31. بازنمایی متن: از کلمات به بردارها
• 32. مدل کیسه کلمات (Bag-of-Words)
• 33. مدل TF-IDF و اهمیت وزن‌دهی به کلمات
• 34. مقدمه‌ای بر تعبیه کلمات (Word Embeddings)
• 35. آشنایی با Word2Vec و GloVe
• 36. ساخت مدل پایه با استفاده از روش‌های کلاسیک (مانند SVM و Naive Bayes)
• 37. ارزیابی مدل‌های کلاسیک برای طبقه‌بندی متون SDG
• 38. محدودیت‌های مدل‌های سنتی در درک مفهوم و زمینه
• 39. بخش چهارم: ورود به دنیای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)**
• 40. انقلاب مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer)
• 41. معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 42. معرفی مدل BERT و خانواده آن
• 43. معرفی مدل‌های GPT و رویکردهای مولد
• 44. مدل‌های چندزبانه و اهمیت آن‌ها برای زبان فارسی
• 45. آشنایی با پلتفرم Hugging Face: هاب مدل‌ها و مجموعه داده‌ها
• 46. راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی: Python, PyTorch/TensorFlow, Transformers
• 47. انتخاب مدل پایه مناسب برای وظیفه تشخیص قطبیت SDG
• 48. بخش پنجم: پیاده‌سازی عملی با مدل‌های زبانی بزرگ**
• 49. طبقه‌بندی متن با رویکرد Fine-Tuning
• 50. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-Tuning یک مدل ترنسفورمر
• 51. فرآیند Fine-Tuning گام به گام با کتابخانه Transformers
• 52. تنظیم هایپرپارامترها برای بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 53. طبقه‌بندی چند برچسبی (Multi-Label Classification): یک خبر و چند SDG
• 54. مدیریت عدم توازن داده‌ها (Data Imbalance) در کلاس‌های SDG
• 55. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در عمل
• 56. رویکرد یادگیری بدون شلیک (Zero-Shot Learning) برای شناسایی SDG
• 57. استفاده از Zero-Shot Classification برای تشخیص قطبیت
• 58. رویکرد یادگیری با چند شلیک (Few-Shot Learning)
• 59. مهندسی اعلان (Prompt Engineering) برای استخراج قطبیت
• 60. مقایسه عملکرد Fine-Tuning در مقابل Zero-Shot
• 61. بخش ششم: ارزیابی، تفسیر و بهبود مدل**
• 62. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 63. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 64. دقت (Precision)، بازیابی (Recall) و امتیاز F1
• 65. معیار ROC-AUC و کاربرد آن
• 66. تحلیل خطا: چرا مدل ما اشتباه می‌کند؟
• 67. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی بزرگ (XAI)
• 68. استفاده از ابزارهایی مانند LIME و SHAP برای درک تصمیمات مدل
• 69. شناسایی و کاهش سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 70. تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود عملکرد: بهینه‌سازی مدل و تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 71. بخش هفتم: مباحث پیشرفته در تحلیل پایداری**
• 72. تحلیل مبتنی بر جنبه (Aspect-Based Sentiment Analysis) برای SDGs
• 73. شناسایی نهادهای نام‌دار (Named Entity Recognition) مرتبط با پایداری
• 74. استخراج روابط بین نهادها و اهداف SDG
• 75. تحلیل زمانی (Temporal Analysis): ردیابی قطبیت SDGs در طول زمان
• 76. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) برای کشف روندهای پایداری
• 77. تشخیص اخبار جعلی (Fake News) در حوزه توسعه پایدار
• 78. تحلیل بین زبانی (Cross-Lingual Analysis) برای مقایسه پوشش خبری جهانی
• 79. تشخیص دلایل و پیامدها در متون پایداری
• 80. بخش هشتم: ساخت یک سیستم کامل و کاربردی**
• 81. معماری یک سیستم پایش پایداری از صفر تا صد
• 82. استقرار (Deployment) مدل آموزش‌دیده
• 83. ساخت یک API با استفاده از FastAPI یا Flask
• 84. ایجاد یک داشبورد تعاملی برای بصری‌سازی نتایج
• 85. استفاده از ابزارهایی مانند Streamlit یا Dash
• 86. تولید گزارش‌های خودکار از تحلیل اخبار روزانه
• 87. مقیاس‌پذیری سیستم برای پردازش حجم بالای داده
• 88. یکپارچه‌سازی با دیگر منابع داده (مانند داده‌های اقتصادی و اجتماعی)
• 89. بخش نهم: ملاحظات اخلاقی و آینده پژوهی**
• 90. هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI) در زمینه پایداری
• 91. چالش‌های اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌های خبری
• 92. تأثیرات اجتماعی مدل‌های تحلیل متن
• 93. نقش هوش مصنوعی در سیاست‌گذاری‌های مبتنی بر شواهد
• 94. آینده مدل‌های زبانی در علوم پایداری
• 95. فراتر از متن: تحلیل چندوجهی (Multi-Modal) پایداری (متن، تصویر، ویدئو)
• 96. جمع‌بندی دوره و مرور آموخته‌ها
• 97. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم کامل پایش قطبیت SDG