دوره ROUGE: بهینه‌سازی خلاصه نویسی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ROUGE: بهینه‌سازی خلاصه نویسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: معیارهای ارزیابی (Perplexity, BLEU, ROUGE)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر خلاصه‌سازی و مدل ROUGE
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی برای خلاصه‌سازی
• 3. انواع روش‌های خلاصه‌سازی (استخراجی و چکیده‌ای)
• 4. معرفی معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی
• 5. تاریخچه و کاربردهای مدل ROUGE
• 6. معماری کلی مدل ROUGE
• 7. مفهوم N-gram در ROUGE
• 8. محاسبه ROUGE-N
• 9. محاسبه ROUGE-L
• 10. محاسبه ROUGE-SU
• 11. تفسیر نتایج ROUGE
• 12. نقاط قوت و ضعف ROUGE
• 13. محدودیت‌های ROUGE در ارزیابی خلاصه
• 14. ارزیابی خلاصه‌های استخراجی با ROUGE
• 15. ارزیابی خلاصه‌های چکیده‌ای با ROUGE
• 16. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مدرن
• 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 18. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 19. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (GRU)
• 20. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 21. مقدمه‌ای بر ترنسفورمرها (Transformers)
• 22. معماری انکودر-دیکودر در ترنسفورمرها
• 23. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 24. BERT و کاربردهای آن
• 25. GPT و کاربردهای آن
• 26. خلاصه‌سازی با استفاده از مدل‌های ترنسفورمر
• 27. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی
• 28. معرفی مدل‌های خلاصه‌سازی چکیده‌ای مبتنی بر ترنسفورمر
• 29. BART: یک مدل ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی
• 30. T5: یک مدل ترنسفورمر برای وظایف مختلف
• 31. Pegasus: مدلی برای خلاصه‌سازی چکیده‌ای
• 32. مقدمه‌ای بر داده‌های متنی و پیش‌پردازش آن‌ها
• 33. پاکسازی متن و حذف نویز
• 34. توکن‌سازی (Tokenization)
• 35. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 36. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 37. ساخت واژگان (Vocabulary Building)
• 38. کدگذاری متن (Text Encoding)
• 39. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
• 40. Word2Vec
• 41. GloVe
• 42. FastText
• 43. تعبیه‌سازی جملات (Sentence Embeddings)
• 44. مقدمه‌ای بر مجموعه داده‌های خلاصه‌سازی
• 45. مجموعه داده‌های استاندارد خلاصه‌سازی (مانند CNN/Daily Mail)
• 46. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
• 47. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 48. آموزش مدل خلاصه‌سازی
• 49. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 50. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
• 51. ارزیابی مدل در مجموعه اعتبارسنجی
• 52. مفهوم Overfitting و Underfitting
• 53. تکنیک‌های جلوگیری از Overfitting
• 54. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 55. بهینه‌سازها (Optimizers) در یادگیری عمیق
• 56. آموزش مبتنی بر انتقال (Transfer Learning)
• 57. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 58. ارزیابی مدل نهایی در مجموعه آزمون
• 59. تحلیل نتایج و تفسیر خطاهای مدل
• 60. کاربردهای عملی خلاصه‌سازی خودکار
• 61. خلاصه‌سازی اخبار
• 62. خلاصه‌سازی مقالات علمی
• 63. خلاصه‌سازی اسناد حقوقی
• 64. خلاصه‌سازی مکالمات و جلسات
• 65. خلاصه‌سازی متون ادبی
• 66. ملاحظات اخلاقی در خلاصه‌سازی خودکار
• 67. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 68. جلوگیری از سوگیری (Bias) در خلاصه‌ها
• 69. اعتبار و صحت خلاصه‌های تولید شده
• 70. آینده خلاصه‌سازی خودکار
• 71. مدل‌های مولد پیشرفته‌تر
• 72. خلاصه‌سازی چند رسانه‌ای (Multimodal Summarization)
• 73. خلاصه‌سازی تعاملی (Interactive Summarization)
• 74. بهبود درک معنایی مدل‌ها
• 75. خلاصه‌سازی برای زبان فارسی
• 76. چالش‌های خلاصه‌سازی زبان فارسی
• 77. مدل‌های خلاصه‌سازی برای زبان فارسی
• 78. مجموعه داده‌های فارسی برای خلاصه‌سازی
• 79. ارزیابی مدل‌های فارسی با معیارهای مناسب
• 80. مطالعات موردی خلاصه‌سازی در زبان فارسی
• 81. بررسی مدل‌های رایج خلاصه‌سازی فارسی
• 82. آموزش یک مدل خلاصه‌سازی ساده برای زبان فارسی
• 83. کاربرد خلاصه‌سازی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 84. کاربرد خلاصه‌سازی در موتورهای جستجو
• 85. کاربرد خلاصه‌سازی در دستیارهای صوتی
• 86. کاربرد خلاصه‌سازی در تحلیل احساسات
• 87. کاربرد خلاصه‌سازی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 88. مقدمه‌ای بر مفاهیم فقهی مرتبط با تولید محتوا
• 89. اصول تولید محتوای حلال و پاک
• 90. مبانی شرعی در استفاده از فناوری‌های نوین
• 91. احکام مرتبط با انتشار اطلاعات
• 92. رعایت حقوق مؤلف و مالکیت فکری
• 93. پرهیز از نشر اکاذیب و تشویش اذهان
• 94. چارچوب‌های شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
• 95. نظارت شرعی بر محتوای تولید شده
• 96. معیارهای شرعی برای ارزیابی محتوا
• 97. اهمیت حفظ کرامت انسانی در محتوا
• 98. احترام به مقدسات و ارزش‌های دینی
• 99. پرهیز از ترویج خرافات و موهومات
• 100. مبانی اخلاقی در تولید محتوای آموزشی