دوره مدل‌سازی مشترک نهاد-رابطه با یادگیری عمیق همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی مشترک نهاد-رابطه با یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی نهاد و رابطه
• 2. اهمیت مدل‌سازی مشترک نهاد-رابطه
• 3. مروری بر روش‌های سنتی استخراج رابطه
• 4. چالش‌های مدل‌سازی سنتی نهاد-رابطه
• 5. معرفی یادگیری عمیق و کاربردهای آن در NLP
• 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای استخراج ویژگی
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای دنباله‌های متنی
• 8. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
• 9. مدل‌های Word Embedding: Word2Vec، GloVe، FastText
• 10. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی: BERT، RoBERTa، XLNet
• 11. معماری‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای مدل‌سازی نهاد-رابطه
• 12. شبکه‌های گراف عصبی (GCN) برای نمایش دانش
• 13. روش‌های استخراج نهاد با استفاده از یادگیری عمیق
• 14. روش‌های طبقه‌بندی رابطه با استفاده از یادگیری عمیق
• 15. مدل‌های مبتنی بر شبکه عصبی برای مدل‌سازی مشترک
• 16. تابع ضرر برای مدل‌سازی مشترک نهاد-رابطه
• 17. استفاده از داده‌های بدون برچسب (Unlabeled Data) در مدل‌سازی
• 18. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning) برای مدل‌سازی
• 19. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در مدل‌سازی رابطه
• 20. مدل‌سازی چند زبانه (Multilingual Modeling) برای نهاد-رابطه
• 21. مدل‌سازی در داده‌های نویزی و غیرکامل
• 22. تکنیک‌های regularisation برای جلوگیری از overfitting
• 23. بهینه‌سازی مدل با استفاده از گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
• 24. ارزیابی مدل‌های مدل‌سازی مشترک نهاد-رابطه
• 25. معیارهای ارزیابی: Precision، Recall، F1-score
• 26. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای مدل‌سازی نهاد-رابطه
• 27. بررسی موردی: SemEval
• 28. بررسی موردی: TACRED
• 29. بررسی موردی: Re-TACRED
• 30. کاربرد مدل‌سازی مشترک در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 31. کاربرد در خلاصه‌سازی خودکار متن
• 32. کاربرد در استدلال خودکار
• 33. کاربرد در درک مطلب
• 34. معرفی فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق: TensorFlow، PyTorch
• 35. پیاده‌سازی یک مدل ساده مدل‌سازی مشترک با TensorFlow
• 36. پیاده‌سازی یک مدل ساده مدل‌سازی مشترک با PyTorch
• 37. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 38. استفاده از GPU برای آموزش مدل
• 39. مقایسه مدل‌های مختلف مدل‌سازی مشترک
• 40. چالش‌ها و مسیرهای آینده در مدل‌سازی نهاد-رابطه