دوره استخراج ویژگی‌های زبانی با شبکه‌های عصبی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج ویژگی‌های زبانی با شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استخراج ویژگی‌های زبانی
• 2. شبکه‌های عصبی و پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. بازنمایی کلمات: One-Hot Encoding
• 4. بازنمایی کلمات: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 5. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای متن
• 7. LSTM و GRU: غلبه بر مشکل vanishing gradient
• 8. شبکه‌های دوجهته (Bidirectional RNNs)
• 9. شبکه‌های کانولوشنی یک‌بعدی (1D CNN) برای متن
• 10. استفاده از CNN برای طبقه‌بندی متن
• 11. استفاده از RNN برای طبقه‌بندی متن
• 12. مقدمه‌ای بر Attention Mechanism
• 13. Attention Mechanism در شبکه‌های RNN
• 14. Transformer Networks: یک معماری جدید
• 15. خود-توجهی (Self-Attention)
• 16. Encoder-Decoder Models با Attention
• 17. BERT: مدل زبانی دوجهته
• 18. Fine-tuning مدل BERT برای وظایف مختلف NLP
• 19. استخراج ویژگی از BERT Embeddings
• 20. استفاده از BERT برای تحلیل احساسات
• 21. استفاده از BERT برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 22. استفاده از BERT برای پاسخ به سوال
• 23. مدل‌های زبانی مبتنی بر Transformer (GPT, RoBERTa)
• 24. استخراج ویژگی از GPT Embeddings
• 25. استفاده از GPT برای تولید متن
• 26. استفاده از RoBERTa برای طبقه‌بندی متن
• 27. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) و استخراج ویژگی‌های زبانی
• 28. استفاده از GNN برای تحلیل روابط کلمات
• 29. Embeddings مبتنی بر context (ELMo)
• 30. مقایسه Word2Vec، GloVe، BERT و ELMo
• 31. روش‌های کاهش ابعاد ویژگی‌های زبانی (PCA, t-SNE)
• 32. Visualization ویژگی‌های زبانی
• 33. استفاده از ویژگی‌های زبانی برای خوشه‌بندی متن
• 34. استخراج ویژگی‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
• 35. استخراج ویژگی‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 36. استفاده از ویژگی‌های زبانی در سیستم‌های پاسخگویی به سوال
• 37. استفاده از ویژگی‌های زبانی در ربات‌های گفتگو
• 38. چالش‌ها و محدودیت‌های استخراج ویژگی‌های زبانی
• 39. روش‌های ارزیابی کیفیت ویژگی‌های زبانی
• 40. استفاده از ویژگی‌های زبانی در تشخیص هرزنامه (Spam Detection)
• 41. استفاده از ویژگی‌های زبانی در تحلیل نظرات مشتریان
• 42. استفاده از ویژگی‌های زبانی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 43. استخراج ویژگی‌های زبانی از زبان‌های مختلف
• 44. استفاده از داده‌های بدون برچسب (Unlabeled Data) برای استخراج ویژگی
• 45. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در استخراج ویژگی
• 46. انواع مختلف لایه‌های Embedding در شبکه‌های عصبی
• 47. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در استخراج ویژگی
• 48. Regularization در شبکه‌های عصبی برای استخراج ویژگی
• 49. Data Augmentation در استخراج ویژگی‌های زبانی
• 50. استفاده از Dropout برای جلوگیری از Overfitting
• 51. مقدمه‌ای بر Autoencoders برای استخراج ویژگی
• 52. Variational Autoencoders (VAEs) برای استخراج ویژگی
• 53. Generative Adversarial Networks (GANs) برای استخراج ویژگی
• 54. استخراج ویژگی‌های زبانی از داده‌های متنی ساخت‌یافته
• 55. استخراج ویژگی‌های زبانی از داده‌های متنی نیمه‌ساخت‌یافته
• 56. استفاده از ویژگی‌های زبانی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 57. استفاده از ویژگی‌های زبانی در تشخیص اخبار جعلی