دوره کارگاه عملی GRU: پیاده‌سازی مدل‌های زبانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کارگاه عملی GRU: پیاده‌سازی مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 2. مروری بر معماری GRU
• 3. تفاوت GRU با LSTM
• 4. مزایای GRU در مدل‌سازی توالی
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط کارگاه
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های لازم (TensorFlow/PyTorch)
• 7. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 8. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 9. توکنیزاسیون و نرمال‌سازی متن
• 10. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 11. آشنایی با مفاهیم Word2Vec و GloVe
• 12. کاربرد Embeddings در مدل‌های GRU
• 13. ساخت اولین مدل GRU برای طبقه‌بندی متن
• 14. تنظیم پارامترهای مدل GRU (لایه، واحدها)
• 15. تابع هزینه و بهینه‌ساز در GRU
• 16. ارزیابی عملکرد مدل GRU (دقت، F1-Score)
• 17. مدل‌سازی توالی با GRU: پیش‌بینی کلمه بعدی
• 18. کاربرد GRU در تولید متن
• 19. تولید متن خلاقانه با GRU
• 20. تنظیم پارامترهای تولید متن
• 21. تنظیمات احتمالی (Temperature Sampling)
• 22. مدل‌سازی توالی زمانی (Time Series) با GRU
• 23. پیش‌بینی قیمت سهام با GRU
• 24. تحلیل احساسات متن با GRU
• 25. پیاده‌سازی GRU برای تحلیل احساسات
• 26. مجموعه داده‌های استاندارد برای تحلیل احساسات
• 27. تنظیمات پیشرفته GRU
• 28. استفاده از لایه‌های GRU چندگانه
• 29. Dropout و Regularization در GRU
• 30. Batch Normalization در GRU
• 31. استفاده از Bidirectional GRU
• 32. مزایای GRU دوطرفه
• 33. کاربرد GRU دوطرفه در ترجمه ماشینی
• 34. مبانی ترجمه ماشینی عصبی
• 35. معماری Encoder-Decoder با GRU
• 36. پیاده‌سازی Encoder-Decoder با GRU
• 37. تنظیمات مدل ترجمه ماشینی
• 38. ارزیابی کیفیت ترجمه (BLEU Score)
• 39. مدل‌سازی زبان برای چت‌بات‌ها
• 40. طراحی دیالوگ با GRU
• 41. پیاده‌سازی چت‌بات ساده با GRU
• 42. مدیریت وضعیت مکالمه (State Management)
• 43. کاربرد GRU در خلاصه‌سازی متن
• 44. معماری GRU برای خلاصه‌سازی متن
• 45. پیاده‌سازی مدل خلاصه‌سازی
• 46. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی
• 47. کاربرد GRU در تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 48. پیاده‌سازی NER با GRU
• 49. تنظیمات NER با GRU
• 50. کاربرد GRU در تصحیح املا
• 51. پیاده‌سازی تصحیح املا با GRU
• 52. تنظیمات تصحیح املا
• 53. کاربرد GRU در تشخیص اسپم
• 54. پیاده‌سازی تشخیص اسپم با GRU
• 55. تنظیمات تشخیص اسپم
• 56. بهینه‌سازی مدل GRU
• 57. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 58. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 59. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 60. روش‌های Early Stopping
• 61. کاربرد GRU در سیستم‌های توصیه‌گر
• 62. مدل‌سازی رفتار کاربر با GRU
• 63. پیاده‌سازی توصیه‌گر با GRU
• 64. کاربرد GRU در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 65. پیاده‌سازی تشخیص ناهنجاری با GRU
• 66. تنظیمات تشخیص ناهنجاری
• 67. کاربرد GRU در پردازش موسیقی
• 68. مدل‌سازی توالی نت‌ها با GRU
• 69. تولید موسیقی با GRU
• 70. کاربرد GRU در پردازش سیگنال
• 71. تحلیل سیگنال‌های زمانی با GRU
• 72. پیش‌بینی سیگنال با GRU
• 73. کاربرد GRU در تشخیص گفتار
• 74. مدل‌سازی توالی اصوات با GRU
• 75. پیاده‌سازی تشخیص گفتار اولیه
• 76. مدل‌سازی زبان فارسی با GRU
• 77. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های فارسی
• 78. آموزش مدل GRU بر روی داده‌های فارسی
• 79. ارزیابی مدل GRU فارسی
• 80. کاربرد GRU در هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 81. اصول هوش مصنوعی مولد
• 82. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی مولد با GRU
• 83. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 84. آینده مدل‌های زبانی و GRU
• 85. مروری بر معماری‌های جدیدتر
• 86. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 87. نکات مهم در پیاده‌سازی GRU
• 88. مدیریت حافظه در مدل‌های بزرگ
• 89. کاربرد GRU در پروژه‌های واقعی
• 90. مثال‌های عملی از کاربرد GRU
• 91. منابع تکمیلی برای یادگیری GRU