دوره آموزش جامع استخراج موجودیت‌های نامدار (NER) با استفاده از مدل زبانی BERT همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع استخراج موجودیت‌های نامدار (NER) با استفاده از مدل زبانی BERT

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع میانی: استخراج اطلاعات و تحلیل متون با مدل‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پردازش زبان طبیعی
• 2. آشنایی با ماهیت استخراج موجودیت‌های نامدار
• 3. نقش مدل‌های زبانی در درک متن
• 4. معماری مدل‌های ترنسفورمر و توجه به خود
• 5. آشنایی با مدل زبانی برت و ساختار آن
• 6. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 7. پاک‌سازی و نرمال‌سازی متون فارسی برای مدل‌سازی
• 8. توکنایز کردن متن با الگوریتم WordPiece
• 9. ایجاد مجموعه‌داده‌های برچسب‌گذاری شده برای استخراج موجودیت
• 10. اصول استانداردسازی برچسب‌گذاری موجودیت‌ها با فرمت IOB
• 11. تحلیل ساختار لایه‌های خروجی مدل برت برای طبقه‌بندی توکن‌ها
• 12. آماده‌سازی مدل برت برای یادگیری انتقالی
• 13. تنظیم فراپارامترهای مدل در استخراج موجودیت
• 14. تکنیک‌های بهینه‌سازی توابع هزینه در NER
• 15. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای دقت و فراخوانی
• 16. تحلیل خطاهای مدل در استخراج موجودیت‌های پیچیده
• 17. به‌کارگیری کتابخانه Hugging Face برای پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 18. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده فارسی برای استخراج موجودیت
• 19. طراحی لایه دسته‌بندی سفارشی روی مدل پایه برت
• 20. آموزش مدل برت بر روی مجموعه داده‌های تخصصی
• 21. روش‌های مقابله با بیش‌برازش در آموزش مدل‌های NER
• 22. استفاده از GPU برای تسریع در فرآیند آموزش مدل
• 23. ارزیابی کیفی خروجی مدل در متون حوزه‌های خاص
• 24. مدیریت موجودیت‌های خارج از واژگان در مدل‌های زبانی
• 25. تکنیک‌های پس‌پردازش برای اصلاح خروجی‌های مدل
• 26. تجمیع توکن‌ها برای استخراج موجودیت‌های چندکلمه‌ای
• 27. پیاده‌سازی سیستم استخراج نام اشخاص و سازمان‌ها
• 28. استخراج مکان‌های جغرافیایی و زمان‌ها از متن
• 29. استفاده از مدل‌های برت برای تحلیل متون حقوقی و اداری
• 30. استفاده از مدل‌های برت برای تحلیل متون خبری
• 31. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج سریع در محیط‌های عملیاتی
• 32. تبدیل مدل‌های آموزش‌دیده به فرمت‌های سبک‌تر
• 33. استقرار مدل استخراج موجودیت در سامانه‌های نرم‌افزاری
• 34. ملاحظات اخلاقی و حفظ حریم خصوصی در پردازش متون
• 35. مدیریت داده‌های حساس در فرآیند استخراج اطلاعات
• 36. چالش‌های زبانی در پردازش متون فارسی
• 37. بررسی مدل‌های چندزبانه در استخراج موجودیت
• 38. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود دقت مدل
• 39. ترکیب مدل‌های یادگیری عمیق با قواعد دستوری زبان فارسی
• 40. روش‌های گزارش‌گیری از نتایج استخراج موجودیت
• 41. پروژه نهایی: طراحی یک استخراج‌گر موجودیت برای متون فارسی