دوره فشرده‌سازی پیشرفته مدل‌ها برای ترجمه ماشینی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره فشرده‌سازی پیشرفته مدل‌ها برای ترجمه ماشینی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی و چالش‌های آن
• 2. مبانی یادگیری عمیق برای ترجمه ماشینی
• 3. شبکه‌های عصبی بازگشتی و کاربرد آن‌ها در ترجمه
• 4. مکانیسم‌های توجه در مدل‌های ترجمه ماشینی
• 5. معماری ترانسفورمر و مزایای آن
• 6. روش‌های ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی
• 7. متریک‌های رایج ارزیابی ترجمه ماشینی: BLEU، METEOR و غیره
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل‌های ترجمه
• 9. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 10. توکنایزاسیون و ایجاد واژگان
• 11. مفهوم بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 12. Word2Vec و GloVe: روش‌های تولید بردار کلمه
• 13. FastText: بردارسازی کلمات با در نظر گرفتن ساختار زیرکلمه
• 14. روش‌های کاهش ابعاد بردار کلمه
• 15. روش‌های فشرده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 16. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌های عصبی
• 17. هرس وزن (Weight Pruning) در شبکه‌های عصبی
• 18. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 19. روش‌های تقطیر دانش برای ترجمه ماشینی
• 20. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در ترجمه ماشینی
• 21. پیش‌آموزش مدل‌ها بر روی داده‌های بزرگ
• 22. تنظیم دقیق مدل‌ها برای زبان‌های خاص
• 23. روش‌های کم‌حجم‌سازی مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر
• 24. DistilBERT و TinyBERT
• 25. ALBERT: کاهش پارامترهای ترانسفورمر
• 26. روش‌های کم‌حجم‌سازی لایه‌های توجه
• 27. Sparse Attention
• 28. Longformer: توجه بلندبرد در ترانسفورمر
• 29. Reformer: کاهش پیچیدگی محاسباتی ترانسفورمر
• 30. روش‌های فشرده‌سازی مبتنی بر معماری
• 31. MobileBERT
• 32. TinyBERT: یک مدل ترجمه ماشینی کوچک و سریع
• 33. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار روی دستگاه‌های موبایل
• 34. تبدیل مدل‌ها به فرمت‌های بهینه (مثلاً TensorFlow Lite)
• 35. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
• 36. آگاهی از سخت‌افزار (Hardware-Aware Training)
• 37. فشرده‌سازی مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های ترکیبی
• 38. ترکیب کوانتیزاسیون و هرس وزن
• 39. ترکیب تقطیر دانش و یادگیری انتقال
• 40. ارزیابی تأثیر فشرده‌سازی بر کیفیت ترجمه
• 41. تجزیه و تحلیل خطا در مدل‌های فشرده‌سازی شده
• 42. مقایسه روش‌های مختلف فشرده‌سازی
• 43. بهینه‌سازی سرعت و حافظه مدل‌های فشرده‌سازی شده
• 44. روش‌های موازی‌سازی مدل‌ها برای افزایش سرعت
• 45. استفاده از GPU و TPU برای آموزش و استنتاج
• 46. بهینه‌سازی مصرف انرژی مدل‌های ترجمه ماشینی
• 47. تکنیک‌های فشرده‌سازی برای زبان‌های با منابع محدود
• 48. جمع‌آوری داده‌های آموزشی برای زبان‌های کم‌منبع
• 49. استفاده از داده‌های مصنوعی برای افزایش داده‌های آموزشی
• 50. تطبیق دامنه (Domain Adaptation) در ترجمه ماشینی
• 51. فشرده‌سازی مدل‌ها برای ترجمه ماشینی در حوزه‌های خاص
• 52. ترجمه ماشینی عصبی برای زبان‌های دارای پیچیدگی مورفولوژیکی بالا
• 53. روش‌های مدیریت واژگان در زبان‌های پیچیده
• 54. چالش‌های فشرده‌سازی مدل‌ها برای زبان فارسی
• 55. منابع داده‌ای برای آموزش مدل‌های ترجمه فارسی
• 56. ابزارهای متن‌باز برای فشرده‌سازی مدل‌های ترجمه ماشینی
• 57. TensorFlow Model Optimization Toolkit
• 58. PyTorch Quantization
• 59. بررسی موردی: فشرده‌سازی مدل‌های ترجمه ماشینی گوگل
• 60. بررسی موردی: فشرده‌سازی مدل‌های ترجمه ماشینی فیسبوک
• 61. آینده فشرده‌سازی مدل‌های ترجمه ماشینی
• 62. تحقیقات در زمینه فشرده‌سازی مدل‌های ترجمه ماشینی