دوره Hugging Face Transformers: قدرت هوش مصنوعی در پردازش متن همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Hugging Face Transformers: قدرت هوش مصنوعی در پردازش متن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: کتابخانه‌های NLP (NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی با مدل‌های ترنسفورمر
• 2. آشنایی با کتابخانه Hugging Face Transformers
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 4. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی برای پردازش متن
• 5. معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه (Attention)
• 6. مفهوم Self-Attention و کاربردهای آن
• 7. Encoder-Decoder Architecture در ترنسفورمرها
• 8. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 9. مفاهیم Tokenization و انواع آن
• 10. Tokenizers در Hugging Face: WordPiece, BPE, SentencePiece
• 11. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های ترنسفورمر
• 12. بارگذاری مدل‌های ترنسفورمر از Hugging Face Hub
• 13. کار با مدل‌های زبانی عمومی (General Language Models)
• 14. تولید متن (Text Generation) با مدل‌های ترنسفورمر
• 15. تنظیمات و پارامترهای تولید متن
• 16. Fine-tuning مدل‌های ترنسفورمر برای وظایف خاص
• 17. وظیفه طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 18. آماده‌سازی داده برای طبقه‌بندی متن
• 19. Fine-tuning مدل برای طبقه‌بندی احساسات
• 20. Fine-tuning مدل برای تشخیص اسپم
• 21. Fine-tuning مدل برای دسته‌بندی موضوعی اخبار
• 22. وظیفه پاسخ به سوال (Question Answering)
• 23. آماده‌سازی داده برای QA
• 24. Fine-tuning مدل برای QA استخراجی
• 25. Fine-tuning مدل برای QA تولیدی
• 26. وظیفه خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 27. آماده‌سازی داده برای خلاصه‌سازی
• 28. Fine-tuning مدل برای خلاصه‌سازی انتزاعی
• 29. Fine-tuning مدل برای خلاصه‌سازی استخراجی
• 30. وظیفه ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 31. آماده‌سازی داده برای ترجمه
• 32. Fine-tuning مدل برای ترجمه با استفاده از مدل‌های موازی
• 33. مدل‌های BERT و کاربردهای آن
• 34. Fine-tuning BERT برای وظایف مختلف
• 35. مدل‌های GPT و کاربردهای آن
• 36. Fine-tuning GPT برای تولید متن خلاقانه
• 37. مدل‌های RoBERTa و ALBERT
• 38. مدل‌های T5 و BART برای وظایف Sequence-to-Sequence
• 39. استفاده از مدل‌های چندزبانه (Multilingual Models)
• 40. کار با مدل‌های ترنسفورمر برای زبان فارسی
• 41. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های فارسی
• 42. Fine-tuning مدل‌های ترنسفورمر برای وظایف فارسی
• 43. ارزیابی عملکرد مدل‌های ترنسفورمر
• 44. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی متن
• 45. معیارهای ارزیابی برای پاسخ به سوال
• 46. معیارهای ارزیابی برای خلاصه‌سازی متن
• 47. معیارهای ارزیابی برای ترجمه ماشینی
• 48. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
• 49. تکنیک‌های Regularization برای جلوگیری از Overfitting
• 50. استفاده از تکنیک‌های Quantization برای کاهش حجم مدل
• 51. استفاده از تکنیک‌های Pruning برای کاهش حجم مدل
• 52. توزیع آموزش (Distributed Training) برای مدل‌های بزرگ
• 53. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
• 54. کاربرد یادگیری تقویتی در تولید متن
• 55. کاربرد یادگیری تقویتی در ترجمه ماشینی
• 56. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف عصبی (Graph Neural Networks)
• 57. کاربرد GNN در پردازش زبان طبیعی
• 58. ادغام ترنسفورمرها با مدل‌های گراف عصبی
• 59. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models)
• 60. چالش‌های آموزش و استفاده از LLMs
• 61. کاربردهای پیشرفته LLMs در حوزه‌های مختلف
• 62. اخلاق در هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 63. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 64. روش‌های شناسایی و کاهش سوگیری
• 65. حریم خصوصی و امنیت داده در NLP
• 66. ملاحظات شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
• 67. قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
• 68. مطابقت با آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 69. مبانی فقهی در اقتصاد اسلامی و بانکداری بدون ربا
• 70. کاربرد مفاهیم اقتصادی اسلامی در مدل‌سازی
• 71. اصول خانواده ایرانی-اسلامی در روانشناسی روابط
• 72. چارچوب‌های رسمی وزارت ارشاد برای هنر و سینما
• 73. استانداردهای وزارت بهداشت در علوم پزشکی
• 74. روش‌های تحلیل احساسات پیشرفته
• 75. تکنیک‌های تشخیص موضوعی پیشرفته
• 76. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با ترنسفورمرها
• 77. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 78. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 79. تشخیص روابط بین موجودیت‌ها (Relation Extraction)
• 80. تشخیص گفتمان (Discourse Analysis)
• 81. مدل‌سازی دیالوگ (Dialogue Modeling)
• 82. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش (Knowledge-based QA)
• 83. تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation)
• 84. تولید متن خلاقانه و ادبی
• 85. تولید توضیحات محصول
• 86. تولید گزارش‌های خبری
• 87. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 88. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 89. شناسایی اخبار جعلی (Fake News Detection)
• 90. شناسایی نفرت‌پراکنی (Hate Speech Detection)
• 91. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی: چالش‌ها و فرصت‌ها
• 92. ارزیابی مدل‌های ترنسفورمر بر روی داده‌های فارسی
• 93. کاربرد ترنسفورمرها در آموزش زبان فارسی
• 94. ساخت ابزارهای زبانی فارسی با استفاده از ترنسفورمرها
• 95. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 96. بهترین شیوه‌ها برای Fine-tuning مدل‌های ترنسفورمر
• 97. اشکال‌زدایی و رفع خطاهای رایج در مدل‌های ترنسفورمر
• 98. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 99. معماری‌های پیشرفته در شبکه‌های عصبی
• 100. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در رباتیک