دوره جامع ترجمه ماشینی برای گویش‌ها و زبان‌های کم‌برخوردار و محلی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع ترجمه ماشینی برای گویش‌ها و زبان‌های کم‌برخوردار و محلی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: ترجمه ماشینی و زبان‌های کم‌برخوردار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی عصبی و چالش‌های زبان‌های کم‌برخوردار (Low-Resource Languages)
• 2. شناخت ویژگی‌های زبانی، ساختاری و چالش‌های گویش‌های محلی در پردازش زبان طبیعی
• 3. مبانی جمع‌آوری و ساخت پیکره‌های موازی و تک‌زبانه برای زبان‌های کم‌برخوردار
• 4. روش‌های پیش‌پردازش متن، توکنایزیسیون و نرمال‌سازی در گویش‌های فاقد خط استاندارد
• 5. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق انتقال دانش (Transfer Learning) در ترجمه ماشینی
• 6. به کارگیری مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models) برای گویش‌ها
• 7. روش‌های یادگیری چندزبانه (Multilingual Machine Translation) و اشتراک دانش بین زبان‌های مرتبط
• 8. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation) برای غنی‌سازی منابع آموزشی
• 9. روش‌های بازگردانی رده‌شناختی و انتقال بین‌زبانی (Cross-lingual Transfer)
• 10. طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های ترجمه مبتنی بر توجه (Attention Mechanism) و ترنسفورمرها
• 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر برای گویش‌های محلی و خاص
• 12. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Machine Translation) برای جفت‌زبان‌های بدون داده موازی
• 13. استفاده از روش‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده (Semi-supervised Learning) و خودآموزی
• 14. پالایش و پاکسازی داده‌های نویزدار و استخراج پیکره از منابع وب
• 15. تکنیک‌های تطبیق دامنه (Domain Adaptation) برای ترجمه متون گویشی خاص
• 16. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی با معیارهای خودکار مانند BLEU و chrF برای زبان‌های کم‌برخوردار
• 17. روش‌های ارزیابی انسانی و اعتبارسنجی کیفی ترجمه در گویش‌های محلی
• 18. بهینه‌سازی و فشرده‌سازی مدل‌های ترجمه ماشینی برای اجرا در دستگاه‌های محدود
• 19. پیاده‌سازی پیپ‌لاین‌های سرتاسری آموزش و ارزیابی مدل با کتابخانه‌های مدرن NLP
• 20. بررسی مطالعات موردی پیاده‌سازی ترجمه برای گویش‌های خاص در جهان