دوره مدل‌های زبانی آماری: ستون فقرات پردازش زبان طبیعی مدرن و هوشمند همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی آماری: ستون فقرات پردازش زبان طبیعی مدرن و هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و پردازش زبان طبیعی
• 2. زبان به عنوان یک سیگنال آماری
• 3. مفهوم احتمال و کاربرد آن در زبان
• 4. مدل‌های n-gram: مبانی و ساختار
• 5. تخمین احتمال با استفاده از n-gram
• 6. هموارسازی (Smoothing) در مدل‌های n-gram
• 7. انواع روش‌های هموارسازی: Add-k, Good-Turing, Kneser-Ney
• 8. ارزیابی مدل‌های زبانی: Perplexity
• 9. کاربرد Perplexity در مقایسه مدل‌ها
• 10. مدل‌های زبانی مبتنی بر دیکشنری
• 11. محدودیت‌های مدل‌های n-gram
• 12. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی پنهان مارکوف (HMM)
• 13. کاربرد HMM در تشخیص گفتار
• 14. تگ‌گذاری قسمت‌های گفتار (Part-of-Speech Tagging) با HMM
• 15. مدل‌های زبانی مبتنی بر درخت وابستگی (Dependency Parsing)
• 16. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و مدل‌های زبانی
• 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در زبان
• 18. Long Short-Term Memory (LSTM) برای مدل‌سازی زبان
• 19. Gated Recurrent Unit (GRU) و مزایای آن
• 20. مدل‌های توصیفی (Embedding Models) مانند Word2Vec
• 21. Word2Vec: CBOW و Skip-gram
• 22. FastText و مزایای آن برای زبان‌های غنی تصریفی
• 23. GloVe: مقایسه با Word2Vec و FastText
• 24. مدل‌های زبانی ترانسفورمر (Transformer)
• 25. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در ترانسفورمرها
• 26. BERT: معماری و پیش‌آموزش
• 27. GPT: معماری و کاربردها
• 28. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
• 29. کاربردهای مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی
• 30. مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
• 31. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 32. تشخیص احساسات با مدل‌های زبانی
• 33. پاسخ به سؤال (Question Answering) با مدل‌های زبانی
• 34. تحلیل و استخراج اطلاعات با مدل‌های زبانی
• 35. چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌های زبانی آماری
• 36. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی و راهکارهای کاهش آن
• 37. اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی
• 38. آینده مدل‌های زبانی و تحقیقات فعلی