دوره مبانی مدل‌های زبانی آماری: از مفاهیم پایه تا کاربردهای عملی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی مدل‌های زبانی آماری: از مفاهیم پایه تا کاربردهای عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی آماری
• 2. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 3. نحوه کارکرد مدل‌های زبانی آماری
• 4. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 5. واژگان و توکن‌سازی
• 6. فرکانس واژگان و مدل‌های N-gram
• 7. مدل‌های N-gram یک‌گانه (Unigram)
• 8. مدل‌های N-gram دو‌گانه (Bigram)
• 9. مدل‌های N-gram سه‌گانه (Trigram)
• 10. مدل‌های N-gram با مرتبه بالاتر
• 11. مشکلات مدل‌های N-gram (مانند کمبود داده)
• 12. روش‌های رفع مشکل کمبود داده (Smoothing)
• 13. انواع روش‌های Smoothing (Add-one, Add-k)
• 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر زنجیره مارکوف
• 15. مفاهیم احتمال شرطی در مدل‌های زبانی
• 16. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 17. معیارهای ارزیابی (Perplexity)
• 18. کاربردهای مدل‌های زبانی آماری
• 19. تصحیح خودکار املایی
• 20. پیش‌بینی کلمه بعدی
• 21. تشخیص گفتار
• 22. ترجمه ماشینی آماری
• 23. خلاصه‌سازی متن
• 24. مدل‌سازی موضوعی
• 25. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 26. مدل‌های زبانی آماری در عمل
• 27. مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
• 28. استخراج ویژگی از متن
• 29. نمایش برداری کلمات (Word Embeddings)
• 30. مدل Word2Vec
• 31. معماری Skip-gram در Word2Vec
• 32. معماری CBOW در Word2Vec
• 33. آموزش مدل Word2Vec
• 34. ارزیابی Word Embeddings
• 35. کاربرد Word Embeddings در وظایف NLP
• 36. مدل GloVe
• 37. مقایسه Word2Vec و GloVe
• 38. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 40. واحد حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 41. واحد دروازه‌دار بازگشتی (GRU)
• 42. آموزش RNN برای مدل‌سازی زبان
• 43. محدودیت‌های RNN
• 44. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر
• 45. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 46. معماری ترانسفورمر
• 47. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر
• 48. مدل BERT
• 49. آموزش پیشرفته BERT (Masked Language Model)
• 50. آموزش پیشرفته BERT (Next Sentence Prediction)
• 51. کاربردهای BERT
• 52. مدل GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 53. معماری GPT
• 54. آموزش GPT
• 55. کاربردهای GPT
• 56. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 57. معماری LLMs
• 58. مراحل توسعه LLMs
• 59. چالش‌های LLMs
• 60. اخلاق در LLMs
• 61. کاربردهای تجاری LLMs
• 62. مدل‌های زبانی فارسی
• 63. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 64. مجموعه داده‌های فارسی برای مدل‌سازی زبان
• 65. مدل‌های زبانی آماری برای فارسی
• 66. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی برای فارسی
• 67. مدل‌های ترانسفورمر برای فارسی
• 68. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 69. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 70. ارزیابی مدل‌های تنظیم دقیق شده
• 71. کاربردهای پیشرفته مدل‌های زبانی
• 72. تولید متن خلاقانه
• 73. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر زبان
• 74. تحلیل احساسات در متن
• 75. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 76. استخراج روابط
• 77. تولید پاسخ در چت‌بات‌ها
• 78. مدل‌سازی زبانی در حوزه پزشکی
• 79. مدل‌سازی زبانی در حوزه حقوقی
• 80. مدل‌سازی زبانی در حوزه مالی
• 81. چالش‌های امنیتی در مدل‌های زبانی
• 82. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 83. آموزش مدل‌های زبانی با داده‌های محدود
• 84. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 85. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 86. یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
• 87. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 88. مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی
• 89. کارایی محاسباتی
• 90. ابزارهای متن‌باز برای مدل‌های زبانی
• 91. کتابخانه‌های محبوب (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face)
• 92. انتخاب معماری مناسب مدل زبانی
• 93. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 94. مراحل عملی ساخت یک مدل زبانی
• 95. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده
• 96. انتخاب معماری و ابزارها
• 97. آموزش مدل
• 98. ارزیابی و تنظیم مدل
• 99. استقرار مدل
• 100. آینده مدل‌های زبانی آماری