دوره شبکه‌های عصبی بازگشتی برای دنباله‌سازی سوالات همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبکه‌های عصبی بازگشتی برای دنباله‌سازی سوالات

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دنباله‌سازی سوالات و کاربردهای آن
• 2. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 3. تاریخچه و تکامل RNNها
• 4. ساختار پایه یک شبکه عصبی بازگشتی
• 5. لایه‌های RNN: ورودی، مخفی، خروجی
• 6. بررسی انواع مختلف معماری‌های RNN
• 7. شبکه‌های RNN ساده (Vanilla RNN) و محدودیت‌های آن‌ها
• 8. مشکل vanishing gradient و exploding gradient
• 9. شبکه‌های LSTM: ساختار و عملکرد
• 10. درک گیت‌های LSTM (فراموشی، ورودی، خروجی)
• 11. شبکه‌های GRU: ساختار و عملکرد
• 12. مقایسه LSTM و GRU: مزایا و معایب
• 13. پیاده‌سازی RNN با استفاده از TensorFlow/Keras
• 14. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های RNN
• 15. تبدیل داده‌های متنی به فرمت قابل استفاده برای RNN
• 16. ایجاد واژگان (Vocabulary) و Embedding لغات
• 17. مدل‌سازی زبان با استفاده از RNN
• 18. تولید متن با استفاده از RNN
• 19. دنباله‌سازی سوالات با استفاده از RNN
• 20. معرفی دیتاست‌های دنباله‌سازی سوالات
• 21. ارزیابی مدل‌های دنباله‌سازی سوالات: معیارها و روش‌ها
• 22. بهینه‌سازی مدل‌های RNN برای دنباله‌سازی سوالات
• 23. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 24. استفاده از Dropout برای جلوگیری از overfitting
• 25. استفاده از Regularization برای بهبود تعمیم‌پذیری
• 26. توجه (Attention Mechanism) در RNN
• 27. پیاده‌سازی Attention Mechanism در Keras
• 28. مدل‌های Seq2Seq برای دنباله‌سازی سوالات
• 29. Encoder-Decoder با استفاده از RNN
• 30. استفاده از Beam Search برای تولید پاسخ‌های بهتر
• 31. استفاده از Teacher Forcing در آموزش مدل Seq2Seq
• 32. مدل‌های Transformer و مقایسه با RNN
• 33. مزایا و معایب Transformerها نسبت به RNNها
• 34. استفاده از pre-trained word embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText)
• 35. Fine-tuning مدل‌های Pre-trained برای دنباله‌سازی سوالات
• 36. کاربرد RNN در چت‌بات‌ها و سیستم‌های پاسخگویی به سوالات
• 37. استفاده از RNN برای تحلیل احساسات در سوالات
• 38. تشخیص نیت کاربر (Intent Recognition) با استفاده از RNN
• 39. مدل‌های سلسله مراتبی RNN برای سوالات پیچیده
• 40. RNNهای دو جهته (Bidirectional RNN) برای درک بهتر متن
• 41. استفاده از RNN برای خلاصه‌سازی سوالات
• 42. تولید سوالات جدید با استفاده از RNN
• 43. استفاده از RNN برای تشخیص سوالات تکراری
• 44. پیاده‌سازی یک سیستم دنباله‌سازی سوالات end-to-end
• 45. استقرار مدل‌های RNN برای استفاده در وب و موبایل
• 46. چالش‌ها و محدودیت‌های RNN در دنباله‌سازی سوالات
• 47. تحقیقات آینده در زمینه دنباله‌سازی سوالات با RNN