دوره زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی بلند-کوتاه مدت (LSTM) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی بلند-کوتاه مدت (LSTM)

موضوع کلی: آموزش زبان‌های خارجی

موضوع میانی: زبان در حوزه مهندسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زبان انگلیسی: الفبا و تلفظ
• 2. مبانی زبان انگلیسی: کلمات رایج و فعل‌های اساسی
• 3. مبانی زبان انگلیسی: ساختار جمله ساده
• 4. مبانی زبان انگلیسی: ضمایر و صفت‌ها
• 5. مبانی زبان انگلیسی: حروف اضافه و حرف ربط
• 6. مبانی زبان انگلیسی: زمان حال ساده و استمراری
• 7. مبانی زبان انگلیسی: زمان گذشته ساده و استمراری
• 8. مبانی زبان انگلیسی: زمان آینده ساده و استمراری
• 9. مبانی زبان انگلیسی: افعال مدال (Modal Verbs)
• 10. مبانی زبان انگلیسی: جملات شرطی (Conditional Sentences)
• 11. مبانی زبان انگلیسی: افعال مجهول (Passive Voice)
• 12. مبانی زبان انگلیسی: جملات امری و سوالی
• 13. مبانی زبان انگلیسی: درک متن و استخراج اطلاعات کلیدی
• 14. مبانی زبان انگلیسی: فنون خلاصه‌نویسی و پارافریز
• 15. مبانی زبان انگلیسی: واژگان پایه در حوزه فناوری
• 16. مبانی زبان انگلیسی: واژگان پایه در حوزه علوم کامپیوتر
• 17. مبانی زبان انگلیسی: واژگان پایه در حوزه مهندسی
• 18. مبانی زبان انگلیسی: مهارت شنیداری: گوش دادن به مکالمات روزمره
• 19. مهارت شنیداری: گوش دادن به پادکست‌های آموزشی
• 20. مهارت شنیداری: گوش دادن به سخنرانی‌های کوتاه
• 21. مهارت گفتاری: معرفی خود و بیان ایده‌های اولیه
• 22. مهارت گفتاری: مشارکت در بحث‌های ساده
• 23. مهارت نوشتاری: نوشتن پاراگراف‌های کوتاه
• 24. مهارت نوشتاری: نوشتن ایمیل‌های رسمی و غیررسمی
• 25. اصطلاحات رایج در مکاتبات حرفه‌ای
• 26. اصطلاحات رایج در ارائه‌های فنی
• 27. مقدمه‌ای بر مهندسی و نقش آن
• 28. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر و شاخه‌های آن
• 29. مفاهیم پایه در حوزه داده‌ها
• 30. انواع مختلف داده‌ها در مهندسی
• 31. اصول اولیه الگوریتم‌ها
• 32. تعریف الگوریتم و ویژگی‌های آن
• 33. نمایش الگوریتم‌ها (شبه کد، فلوچارت)
• 34. پیچیدگی الگوریتمی (Big O Notation)
• 35. تحلیل زمانی و فضایی الگوریتم‌ها
• 36. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی
• 37. ساختار نورون مصنوعی
• 38. تابع فعال‌سازی (Activation Function)
• 39. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
• 40. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
• 41. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 42. مفهوم تابع زیان (Loss Function)
• 43. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 44. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 45. کاربرد NLP در حوزه‌های مختلف
• 46. مقدمه‌ای بر مدل‌های توالی (Sequence Models)
• 47. نیاز به مدل‌های توالی برای داده‌های متوالی
• 48. محدودیت‌های مدل‌های توالی ساده (مانند RNN)
• 49. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 50. نحوه کارکرد RNN و حافظه کوتاه‌مدت آن
• 51. مشکل محو شدگی گرادیان (Vanishing Gradient) در RNN
• 52. مشکل انفجار گرادیان (Exploding Gradient) در RNN
• 53. معرفی معماری LSTM
• 54. تفاوت LSTM با RNN معمولی
• 55. اجزای کلیدی LSTM: سلول حافظه (Cell State)
• 56. اجزای کلیدی LSTM: گیت ورودی (Input Gate)
• 57. اجزای کلیدی LSTM: گیت فراموشی (Forget Gate)
• 58. اجزای کلیدی LSTM: گیت خروجی (Output Gate)
• 59. نحوه جریان اطلاعات در LSTM
• 60. ریاضیات پشت گیت‌های LSTM
• 61. فرمول‌های سلول حافظه در LSTM
• 62. فرمول‌های گیت ورودی در LSTM
• 63. فرمول‌های گیت فراموشی در LSTM
• 64. فرمول‌های گیت خروجی در LSTM
• 65. فرایند پیش‌بینی در LSTM
• 66. آموزش LSTM: نحوه انطباق پارامترها
• 67. استفاده از LSTM برای طبقه‌بندی توالی
• 68. استفاده از LSTM برای تولید توالی
• 69. استفاده از LSTM برای ترجمه ماشینی
• 70. استفاده از LSTM برای تحلیل احساسات
• 71. استفاده از LSTM برای تشخیص الگو در سری‌های زمانی
• 72. مقدمه‌ای بر پیاده‌سازی LSTM با Python
• 73. کتابخانه TensorFlow/Keras برای LSTM
• 74. کتابخانه PyTorch برای LSTM
• 75. ساخت یک مدل LSTM ساده با Keras
• 76. ساخت یک مدل LSTM ساده با PyTorch
• 77. بارگذاری داده‌های سری زمانی
• 78. پیش‌پردازش داده‌ها برای LSTM
• 79. تنظیم ابعاد ورودی و خروجی LSTM
• 80. انتخاب تابع زیان و بهینه‌ساز مناسب
• 81. تفسیر نتایج آموزش LSTM
• 82. ارزیابی مدل LSTM (دقت، میانگین مربعات خطا)
• 83. نکات عملی در کار با LSTM
• 84. تنظیم فراپارامترهای LSTM (تعداد لایه‌ها، تعداد واحدها)
• 85. تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization) برای LSTM
• 86. استفاده از LSTM دوطرفه (Bidirectional LSTM)
• 87. معرفی معماری GRU (Gated Recurrent Unit)
• 88. تفاوت GRU با LSTM
• 89. مزایای GRU نسبت به LSTM
• 90. استفاده از GRU در کاربردهای مختلف
• 91. مقایسه LSTM و GRU
• 92. کاربرد LSTM در تحلیل الگوریتم‌های یادگیری عمیق
• 93. درک مقالات علمی مرتبط با LSTM
• 94. تکنیک‌های واژگان‌سازی (Tokenization) در NLP
• 95. کدگذاری متون (Word Embeddings)
• 96. استفاده از Word2Vec و GloVe با LSTM
• 97. پردازش متن‌های طولانی با LSTM
• 98. مدل‌های زبانی مبتنی بر LSTM
• 99. پیاده‌سازی کاربردی LSTM: مثال گام به گام
• 100. تحلیل نتایج و خطایابی در مدل‌های LSTM