دوره استخراج روابط معنایی: از مبتدی تا حرفه‌ای همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج روابط معنایی: از مبتدی تا حرفه‌ای

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استخراج روابط معنایی
• 2. کاربردهای استخراج روابط در دنیای واقعی
• 3. تفاوت استخراج روابط با سایر وظایف پردازش زبان طبیعی
• 4. انواع روابط معنایی (is-a, part-of, related-to و غیره)
• 5. چالش‌های موجود در استخراج روابط
• 6. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای استخراج روابط
• 7. روش‌های مبتنی بر قانون (Rule-based) برای استخراج روابط
• 8. الگوسازی دستی برای استخراج روابط
• 9. مزایا و معایب روش‌های مبتنی بر قانون
• 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و استخراج روابط
• 11. استفاده از طبقه‌بندهای سنتی (SVM, Naive Bayes) برای استخراج روابط
• 12. ویژگی‌های متنی برای استخراج روابط (Bag-of-Words, TF-IDF)
• 13. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و استخراج روابط
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای استخراج روابط
• 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای استخراج روابط
• 16. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer) و استخراج روابط
• 17. استفاده از BERT برای استخراج روابط
• 18. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای استخراج روابط
• 19. استفاده از مدل‌های مبتنی بر Attention برای استخراج روابط
• 20. استخراج روابط چند-جهتی (Multi-hop Relation Extraction)
• 21. استخراج روابط با دانش‌نامه‌های خارجی (Knowledge Graph)
• 22. استفاده از Wikidata برای غنی‌سازی استخراج روابط
• 23. روش‌های نیمه‌نظارتی (Semi-supervised) برای استخراج روابط
• 24. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای استخراج روابط
• 25. استخراج روابط در متون غیرساختاریافته (مانند اخبار و مقالات)
• 26. استخراج روابط در شبکه‌های اجتماعی
• 27. استخراج روابط در متون پزشکی
• 28. استخراج روابط در متون حقوقی
• 29. ارزیابی عملکرد مدل‌های استخراج روابط (Precision, Recall, F1-score)
• 30. استفاده از روش‌های Cross-validation برای ارزیابی مدل
• 31. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های استخراج روابط
• 32. مقایسه روش‌های مختلف استخراج روابط
• 33. تحلیل خطا در استخراج روابط
• 34. روش‌های رفع ابهام در استخراج روابط
• 35. استفاده از Contextual Embeddings برای بهبود دقت
• 36. استخراج روابط با استفاده از Few-shot Learning
• 37. استخراج روابط با استفاده از Zero-shot Learning
• 38. استفاده از روش‌های Active Learning برای کاهش نیاز به داده برچسب‌دار
• 39. استفاده از روش‌های Ensemble Learning برای بهبود عملکرد
• 40. پیاده‌سازی یک سیستم استخراج روابط کامل
• 41. مقیاس‌پذیری (Scalability) در استخراج روابط
• 42. استخراج روابط در زبان‌های دیگر (غیر از انگلیسی)
• 43. چالش‌های اخلاقی در استخراج روابط
• 44. آینده استخراج روابط و تحقیقات در این حوزه