دوره شبکه‌های عصبی برای تحلیل معنایی متن: رویکردهای بدون نظارت و نیمه نظارت همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبکه‌های عصبی برای تحلیل معنایی متن: رویکردهای بدون نظارت و نیمه نظارت

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
• 2. نمایش متن: از متن خام تا بردارها
• 3. مبانی جبر خطی برای پردازش زبان طبیعی
• 4. مبانی احتمالات و آمار در پردازش زبان طبیعی
• 5. شبکه‌های عصبی: اصول اولیه و ساختمان
• 6. یادگیری نظارت‌شده در شبکه‌های عصبی
• 7. یادگیری بدون نظارت در شبکه‌های عصبی
• 8. خودرمزگذارها و کاربرد آن‌ها در پردازش زبان طبیعی
• 9. مدل‌های زبانی: n-gram و معایب آن
• 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و معماری آن‌ها
• 11. مشکلات آموزش RNN و راهکارهای آن
• 12. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) و کاربرد در متن
• 13. واحد تکرار شونده دروازه‌دار (GRU)
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
• 15. استفاده از Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 16. ارزیابی مدل‌های Word Embedding
• 17. یادگیری توزیعی کلمات و روابط معنایی
• 18. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر
• 19. مکانیسم توجه (Attention) در ترانسفورمرها
• 20. مدل BERT و معماری آن
• 21. Fine-tuning مدل BERT برای وظایف مختلف NLP
• 22. مدل‌های زبانی تولیدی (GPT)
• 23. کاربردهای GPT در تولید متن
• 24. یادگیری نیمه‌نظارتی در پردازش زبان طبیعی
• 25. روش‌های Self-training و Co-training
• 26. استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری نشده برای بهبود مدل‌ها
• 27. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در NLP
• 28. Domain Adaptation در پردازش زبان طبیعی
• 29. خوشه‌بندی متن و روش‌های آن
• 30. کاهش ابعاد داده‌ها (PCA, t-SNE) برای تحلیل متن
• 31. تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 32. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) با شبکه‌های عصبی
• 33. برچسب‌زنی ترتیبی (Sequence Labeling)
• 34. مدل‌های شرطی تصادفی (CRF)
• 35. خلاصه‌سازی متن با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 36. ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
• 37. مدل‌های Seq2Seq و مکانیسم توجه
• 38. انتخاب بهترین مدل برای ترجمه ماشینی
• 39. مدیریت واژگان و توکن‌بندی
• 40. روش‌های پیش‌پردازش متن
• 41. نرمال‌سازی متن و حذف نویز
• 42. بررسی و تحلیل خطاها در مدل‌های NLP
• 43. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در شبکه‌های عصبی
• 44. روش‌های Regularization برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 45. استفاده از Dropout و Batch Normalization
• 46. تفسیرپذیری مدل‌های NLP
• 47. روش‌های Visualization برای درک بهتر مدل‌ها
• 48. مبانی یادگیری تقویتی و کاربرد آن در NLP
• 49. تولید متن خلاقانه با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 50. مدل‌سازی گفتگو (Dialogue Modeling)
• 51. پاسخ به سوالات (Question Answering) با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 52. تحلیل موضوعی (Topic Modeling) با استفاده از LDA
• 53. کاربرد شبکه‌های عصبی در خلاصه‌سازی پرسش و پاسخ
• 54. شناسایی و رفع ابهام کلمات (Word Sense Disambiguation)
• 55. تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech)
• 56. تشخیص گفتار (Speech Recognition)
• 57. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 58. شناسایی اخبار جعلی (Fake News Detection)
• 59. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 60. منابع داده برای آموزش مدل‌های NLP فارسی
• 61. ابزارهای پردازش زبان طبیعی متن‌باز
• 62. مفاهیم پیشرفته در معماری ترانسفورمر
• 63. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آن‌ها