دوره مکانیسم‌های توجه پیشرفته برای تحلیل معنایی زبان فارسی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مکانیسم‌های توجه پیشرفته برای تحلیل معنایی زبان فارسی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق در زبان‌شناسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
• 2. نمایندگی‌های کلمه و معناشناسی توزیعی
• 3. شبکه‌های عصبی بازگشتی و کاربرد آن‌ها در زبان فارسی
• 4. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) و انواع آن
• 5. شبکه‌های عصبی دوطرفه (Bi-RNN) و مزایای آن‌ها
• 6. مکانیسم توجه: اصول و مبانی
• 7. توجه مکانی (Spatial Attention)
• 8. توجه کانالی (Channel Attention)
• 9. توجه چندگانه (Multi-Head Attention)
• 10. مکانیسم‌های توجه خودکار (Self-Attention)
• 11. ترانسفورمرها: معماری و کاربردها
• 12. رمزگذار-رمزگشا با مکانیسم توجه
• 13. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر (مانند BERT)
• 14. پیش‌آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 15. بررسی مدل BERT برای زبان فارسی
• 16. معماری مدل پارس‌برت (ParsBERT)
• 17. کاربرد مدل‌های زبانی در خوشه‌بندی متن
• 18. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) با استفاده از مکانیسم‌های توجه
• 19. طبقه‌بندی متن با استفاده از شبکه‌های عصبی و توجه
• 20. تحلیل احساسات با استفاده از مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق
• 21. استخراج اطلاعات از متون فارسی
• 22. خلاصه‌سازی متن با استفاده از مکانیسم‌های توجه
• 23. ترجمه ماشینی مبتنی بر ترانسفورمر
• 24. بهبود کیفیت ترجمه ماشینی با استفاده از توجه
• 25. مدل‌های تولید متن و کاربرد آن‌ها
• 26. تولید خودکار متن با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی و توجه
• 27. مدل‌های پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 28. پاسخ به سؤالات بر اساس متن با استفاده از مکانیسم‌های توجه
• 29. شناسایی رابطه بین موجودیت‌ها در متن
• 30. تحلیل وابستگی نحوی با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 31. مدل‌های گراف دانش و کاربرد آن‌ها در پردازش زبان طبیعی
• 32. مکانیسم‌های توجه در مدل‌های گراف دانش
• 33. پردازش زبان طبیعی برای زبان‌های کم‌منبع
• 34. تکنیک‌های انتقال یادگیری برای زبان فارسی
• 35. استفاده از داده‌های افزوده (Data Augmentation)
• 36. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای زبان فارسی
• 37. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 38. کاربرد مکانیسم‌های توجه در تشخیص گفتار
• 39. پردازش زبان طبیعی برای متون تاریخی و ادبی
• 40. تحلیل محتوای متون فارسی با استفاده از یادگیری عمیق
• 41. تشخیص اخبار جعلی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 42. مدل‌های زبانی برای تشخیص و اصلاح غلط‌های املایی و نگارشی
• 43. کاربرد مکانیسم‌های توجه در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 44. استخراج دانش از شبکه‌های اجتماعی با استفاده از پردازش زبان طبیعی
• 45. پردازش زبان طبیعی برای داده‌های چندرسانه‌ای (متن و تصویر)
• 46. مکانیسم‌های توجه در مدل‌های چندرسانه‌ای
• 47. چالش‌ها و آینده پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 48. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 49. مجموعه‌داده‌های معتبر برای پردازش زبان طبیعی فارسی
• 50. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
• 51. کاربرد یادگیری تقویتی در تولید متن