دوره پردازش زبان طبیعی پیشرفته: مدل‌های ترانسفورمر و شبکه‌های عصبی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی پیشرفته: مدل‌های ترانسفورمر و شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
• 3. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 5. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTMs)
• 6. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRUs)
• 7. مفهوم مدل‌های زبانی
• 8. مدل‌های زبانی آماری
• 9. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
• 10. معماری ترانسفورمر: اصول اولیه
• 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 12. توجه خودی (Self-Attention)
• 13. لایه رمزگذار (Encoder Layer) در ترانسفورمر
• 14. لایه رمزگشا (Decoder Layer) در ترانسفورمر
• 15. مدل‌های ترانسفورمر پیش‌آموزش‌دیده
• 16. BERT: مفاهیم و کاربردها
• 17. GPT: مفاهیم و کاربردها
• 18. Transformer-XL
• 19. RoBERTa
• 20. ALBERT
• 21. XLNet
• 22. DistilBERT
• 23. T5: Text-to-Text Transfer Transformer
• 24. BART
• 25. ELECTRA
• 26. مفاهیم پیش‌پردازش متن
• 27. توکنایز کردن (Tokenization)
• 28. روش‌های توکنایز کردن: WordPiece, BPE
• 29. کدگذاری متن: One-Hot Encoding
• 30. کدگذاری متن: Word Embeddings
• 31. Word2Vec: CBOW و Skip-gram
• 32. GloVe: Global Vectors for Word Representation
• 33. FastText
• 34. استفاده از Embeddings در مدل‌های ترانسفورمر
• 35. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترانسفورمر
• 36. کاربرد ترانسفورمرها در طبقه‌بندی متن
• 37. کاربرد ترانسفورمرها در تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 38. کاربرد ترانسفورمرها در پاسخگویی به سوال (Question Answering)
• 39. کاربرد ترانسفورمرها در خلاصه‌سازی متن
• 40. کاربرد ترانسفورمرها در ترجمه ماشینی
• 41. کاربرد ترانسفورمرها در تولید متن
• 42. کاربرد ترانسفورمرها در تحلیل احساسات
• 43. کاربرد ترانسفورمرها در درک مطلب
• 44. کاربرد ترانسفورمرها در تشخیص شباهت متنی
• 45. کاربرد ترانسفورمرها در تولید دیالوگ
• 46. کاربرد ترانسفورمرها در ارزیابی مدل‌های زبانی
• 47. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 48. Perplexity
• 49. BLEU Score
• 50. ROUGE Score
• 51. METEOR Score
• 52. BERTScore
• 53. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 54. تعصب در مدل‌های زبانی
• 55. حریم خصوصی در داده‌های متنی
• 56. امنیت مدل‌های زبانی
• 57. کاربرد ترانسفورمرها در حوزه فارسی
• 58. پیش‌پردازش متن فارسی
• 59. مدل‌های زبانی فارسی
• 60. تنظیم دقیق مدل‌های ترانسفورمر برای زبان فارسی
• 61. ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
• 62. خلاصه‌سازی متون فارسی
• 63. تحلیل احساسات متون فارسی
• 64. پاسخگویی به سوالات فارسی
• 65. تولید متن فارسی خلاقانه
• 66. کاربرد ترانسفورمرها در آموزش مجازی
• 67. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 68. پردازش زبان طبیعی در موتورهای جستجو
• 69. پردازش زبان طبیعی در دستیارهای صوتی
• 70. پردازش زبان طبیعی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 71. پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت (با رعایت چارچوب رسمی)
• 72. پردازش زبان طبیعی در حوزه حقوق (با رعایت چارچوب رسمی)
• 73. پردازش زبان طبیعی در حوزه اقتصاد (با رعایت چارچوب رسمی)
• 74. روش‌های پیشرفته‌تر در مدل‌های ترانسفورمر
• 75. ترانسفورمرهای اسپارس (Sparse Transformers)
• 76. ترانسفورمرهای کارآمد (Efficient Transformers)
• 77. ترانسفورمرهای مولتی‌مودال (Multimodal Transformers)
• 78. نقش مدل‌های ترانسفورمر در هوش مصنوعی عمومی
• 79. مباحث پژوهشی نوین در پردازش زبان طبیعی
• 80. مدل‌های زبانی کوچک و فشرده
• 81. یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی
• 82. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
• 83. پردازش زبان طبیعی و علوم شناختی
• 84. پردازش زبان طبیعی و فلسفه زبان
• 85. معرفی ابزارهای متن‌باز برای پردازش زبان طبیعی
• 86. کتابخانه‌های رایج: Hugging Face Transformers
• 87. کتابخانه‌های رایج: spaCy
• 88. کتابخانه‌های رایج: NLTK (با رویکرد سازگار)
• 89. کار با داده‌های بزرگ متنی
• 90. مدیریت حافظه در مدل‌های بزرگ
• 91. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های ترانسفورمر
• 92. استفاده از GPU و TPU برای آموزش
• 93. تکنیک‌های Regularization
• 94. Dropout و انواع آن
• 95. Batch Normalization
• 96. Layer Normalization
• 97. آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
• 98. مباحث پیشرفته در مکانیزم توجه
• 99. توجه چند سر (Multi-Head Attention)
• 100. توجه ترکیبی (Compound Attention)