دوره مدل‌های زبانی آماری: اصول، روش‌ها و پیاده‌سازی در سیستم‌های تحلیل داده‌های متنی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی آماری: اصول، روش‌ها و پیاده‌سازی در سیستم‌های تحلیل داده‌های متنی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی آماری
• 2. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 3. تاریخچه و تحول مدل‌های زبانی
• 4. انواع مدل‌های زبانی آماری
• 5. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش (N-gram)
• 6. تخمین احتمالات در مدل‌های N-gram
• 7. روش‌های صاف‌سازی (Smoothing) در مدل‌های N-gram
• 8. ارزیابی مدل‌های زبانی (Perplexity)
• 9. کاربردهای مدل‌های زبانی آماری
• 10. مدل‌های زبانی در تشخیص اسپم
• 11. مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
• 12. مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی
• 13. مدل‌های زبانی در تشخیص احساسات
• 14. مدل‌های زبانی در تشخیص موضوع متن
• 15. مدل‌های زبانی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 16. مدل‌های زبانی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 17. مفاهیم یادگیری ماشین در مدل‌های زبانی
• 18. یادگیری با نظارت و بدون نظارت
• 19. الگوریتم‌های یادگیری ماشین پایه
• 20. شبکه‌های عصبی و مدل‌های زبانی
• 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 22. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 23. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 24. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 25. مدل‌های زبانی مبتنی بر توجه (Attention Mechanism)
• 26. مقدمه‌ای بر ترنسفورمرها (Transformers)
• 27. معماری ترنسفورمر
• 28. مکانیزم خود-توجه (Self-Attention)
• 29. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 30. BERT و خانواده آن
• 31. GPT و خانواده آن
• 32. کاربرد مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 33. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 34. چالش‌های تنظیم دقیق
• 35. ارزیابی مدل‌های زبانی پیشرفته
• 36. روش‌های ارزیابی کمی و کیفی
• 37. معیارهای ارزیابی خاص وظیفه
• 38. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های کلان
• 39. استخراج اطلاعات از متون
• 40. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با مدل‌های زبانی
• 41. مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
• 42. مدل‌های زبانی در حوزه حقوق
• 43. مدل‌های زبانی در حوزه آموزش
• 44. مدل‌های زبانی در حوزه مالی
• 45. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی
• 46. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 47. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌های زبانی
• 48. امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 49. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی با پایتون
• 50. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی (NLTK, spaCy)
• 51. کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 52. کار با داده‌های متنی در پایتون
• 53. پیش‌پردازش متن (Tokenization, Stemming, Lemmatization)
• 54. ساخت واژگان (Vocabulary)
• 55. تبدیل متن به بردار (Vectorization)
• 56. روش‌های TF-IDF
• 57. مدل‌های زبانی Word2Vec و GloVe
• 58. آموزش مدل‌های زبانی سفارشی
• 59. تنظیم پارامترهای مدل‌های زبانی
• 60. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 61. استفاده از GPU برای آموزش مدل‌ها
• 62. مدیریت منابع محاسباتی
• 63. استقرار مدل‌های زبانی در سیستم‌ها
• 64. API برای مدل‌های زبانی
• 65. طراحی سیستم‌های تحلیل متن
• 66. ارزیابی عملکرد سیستم‌های تحلیل متن
• 67. بهبود مستمر سیستم‌های تحلیل متن
• 68. مطالعات موردی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 69. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی
• 70. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 71. آینده مدل‌های زبانی آماری
• 72. مدل‌های زبانی چندزبانه
• 73. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 74. چالش‌های زبان فارسی در مدل‌های زبانی
• 75. منابع داده برای زبان فارسی
• 76. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 77. پروژه‌های عملی در حوزه مدل‌های زبانی
• 78. طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم تحلیل احساسات
• 79. طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم خلاصه‌سازی خودکار
• 80. طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص موضوع
• 81. آینده پژوهی در مدل‌های زبانی
• 82. مدل‌های زبانی مولد
• 83. مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 84. تکنیک‌های پیشرفته در مدل‌های زبانی
• 85. مدل‌های زبانی کارآمد و سبک
• 86. مقایسه مدل‌های زبانی مختلف
• 87. انتخاب مدل زبانی مناسب برای هر وظیفه
• 88. مدیریت چرخه عمر مدل‌های زبانی
• 89. مستندسازی مدل‌های زبانی
• 90. نکات مهم در توسعه مدل‌های زبانی
• 91. آموزش و یادگیری مداوم در حوزه مدل‌های زبانی
• 92. نکات پایانی و جمع‌بندی