دوره طراحی معماری‌های چندوظیفه‌ای برای زبان‌های کم‌منبع همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی معماری‌های چندوظیفه‌ای برای زبان‌های کم‌منبع

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر چالش‌های پردازش زبان‌های کم‌منبع
• 2. معماری‌های تک‌وظیفه‌ای در مقابل چندوظیفه‌ای: بررسی تطبیقی
• 3. مفهوم یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
• 4. انواع وظایف در یادگیری چندوظیفه‌ای برای زبان‌های کم‌منبع
• 5. اشتراک‌گذاری پارامترها در معماری‌های چندوظیفه‌ای
• 6. اشتراک‌گذاری نمایش (Representation Sharing)
• 7. انواع معماری‌های اشتراک‌گذاری نمایش
• 8. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models) برای زبان‌های کم‌منبع
• 9. تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای وظایف خاص
• 10. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در زبان‌های کم‌منبع
• 11. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای زبان‌های کم‌منبع
• 12. مدل‌سازی زبان (Language Modeling) برای زبان‌های کم‌منبع
• 13. ترجمه ماشینی عصبی (Neural Machine Translation) برای زبان‌های کم‌منبع
• 14. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition) در زبان‌های کم‌منبع
• 15. برچسب‌زنی وابستگی نحوی (Dependency Parsing) برای زبان‌های کم‌منبع
• 16. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) برای زبان‌های کم‌منبع
• 17. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در زبان‌های کم‌منبع
• 18. معماری‌های مبتنی بر ترانسفورمر (Transformer-based Architectures) برای زبان‌های کم‌منبع
• 19. بهینه‌سازی مدل‌های چندوظیفه‌ای برای منابع محدود
• 20. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 21. انتخاب وظایف بهینه برای یادگیری چندوظیفه‌ای
• 22. استفاده از داده‌های ترکیبی (Cross-lingual Data)
• 23. تطبیق دامنه (Domain Adaptation) در یادگیری چندوظیفه‌ای
• 24. یادگیری فعال (Active Learning) برای زبان‌های کم‌منبع
• 25. روش‌های نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning) برای زبان‌های کم‌منبع
• 26. ارزیابی مدل‌های چندوظیفه‌ای در زبان‌های کم‌منبع
• 27. معیارهای ارزیابی مناسب برای وظایف مختلف
• 28. تحلیل خطا در مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 29. استفاده از یادگیری متا (Meta-Learning) برای زبان‌های کم‌منبع
• 30. تکنیک‌های مقابله با عدم تعادل داده (Data Imbalance)
• 31. استفاده از دانش قبلی (Prior Knowledge) در مدل‌ها
• 32. معماری‌های سلسله‌مراتبی چندوظیفه‌ای (Hierarchical Multi-Task Architectures)
• 33. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل (Model Compression) برای استقرار روی دستگاه‌های محدود
• 34. پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های چندوظیفه‌ای با استفاده از TensorFlow/PyTorch
• 35. بهینه‌سازی حافظه در آموزش مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 36. استفاده از محاسبات توزیع‌شده (Distributed Computing) برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 37. روش‌های مقابله با بیش‌برازش (Overfitting) در یادگیری چندوظیفه‌ای
• 38. استفاده از regularization در مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 39. کاربردهای عملی معماری‌های چندوظیفه‌ای در زبان‌های کم‌منبع
• 40. چالش‌ها و آینده‌ی یادگیری چندوظیفه‌ای برای زبان‌های کم‌منبع