دوره مدل‌های زبانی آماری: ستون فقرات پردازش زبان طبیعی در عصر هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی پیشرفته، کلان داده و واقعیت‌های دیجیتال همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی آماری: ستون فقرات پردازش زبان طبیعی در عصر هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی پیشرفته، کلان داده و واقعیت‌های دیجیتال

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی
• 2. احتمال و زبان: مفاهیم اولیه
• 3. مدل‌های n-gram: اصول و کاربردها
• 4. هموارسازی (Smoothing) در مدل‌های n-gram
• 5. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 6. مقدمه‌ای بر مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
• 7. HMM برای تشخیص گفتار
• 8. HMM برای برچسب‌زنی اجزای کلام (POS Tagging)
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 10. مشکلات گرادیان ناپایدار در RNN
• 11. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM)
• 12. دروازه‌های LSTM: عملکرد و اهمیت
• 13. شبکه‌های گیت‌دار بازگشتی (GRU)
• 14. مدل‌های توزیع‌شده کلمات: Word2Vec
• 15. بردار کلمات: نمایش معنایی
• 16. روش‌های نمونه‌برداری منفی (Negative Sampling)
• 17. مدل‌های زبان مبتنی بر ترانسفورمر
• 18. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 19. خود-توجه (Self-Attention)
• 20. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 21. مدل BERT: معماری و پیش‌آموزش
• 22. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT
• 23. مدل‌های زبانی مولد: GPT
• 24. GPT-2 و GPT-3: پیشرفت‌ها و قابلیت‌ها
• 25. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 26. کنترل تولید متن: دما و نمونه‌برداری
• 27. مدل‌های زبانی چندزبانه
• 28. انتقال یادگیری در مدل‌های زبانی
• 29. مجموعه‌داده‌های بزرگ متنی: منابع و چالش‌ها
• 30. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 31. پیش‌پردازش متن فارسی: نرمال‌سازی و توکن‌سازی
• 32. مورفولوژی زبان فارسی و تاثیر آن بر مدل‌های زبانی
• 33. مدل‌های زبانی مبتنی بر زیرکلمات (Subword)
• 34. BPE و WordPiece: روش‌های تقسیم کلمات
• 35. ارزیابی مدل‌های زبانی فارسی
• 36. معیارهای ارزیابی خاص زبان فارسی
• 37. ابزارهای متن‌باز برای پردازش زبان طبیعی
• 38. TensorFlow و PyTorch: کتابخانه‌های یادگیری عمیق
• 39. Hugging Face Transformers: کتابخانه مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده
• 40. کاربردهای مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
• 41. خلاصه‌سازی انتزاعی و استخراجی
• 42. مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی
• 43. ترجمه عصبی (Neural Machine Translation)
• 44. کاربردهای مدل‌های زبانی در پاسخگویی به سوال
• 45. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 46. مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات
• 47. تشخیص قطبیت و شدت احساسات
• 48. کاربردهای مدل‌های زبانی در تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 49. تشخیص و طبقه‌بندی موجودیت‌ها
• 50. مدل‌های زبانی در تشخیص اسپم و اخبار جعلی
• 51. شناسایی الگوهای فریبنده
• 52. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی
• 53. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 54. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 55. آینده مدل‌های زبانی: روندهای نوظهور
• 56. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و چالش‌های آنها
• 57. مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
• 58. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای منابع محدود
• 59. فشرده‌سازی و تقطیر مدل‌ها (Model Compression & Distillation)
• 60. مدل‌های زبانی و پردازش گفتار
• 61. تبدیل گفتار به متن (STT) و متن به گفتار (TTS)
• 62. استفاده از مدل‌های زبانی در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 63. طراحی مکالمات طبیعی و جذاب