دوره تولید متن متمرکز بر موجودیت از گراف دانش: از مبانی تا پیاده‌سازی حرفه‌ای همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تولید متن متمرکز بر موجودیت از گراف دانش: از مبانی تا پیاده‌سازی حرفه‌ای

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: تولید متن مبتنی بر گراف دانش

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تولید متن هوشمند
• 2. گراف دانش چیست؟
• 3. تفاوت داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 4. مثلث‌سازی: سه‌گانه‌های اصلی گراف دانش
• 5. موجودیت‌ها، ویژگی‌ها و روابط
• 6. معرفی Wikidata و ساختار آن
• 7. Ontology و طبقه‌بندی در گراف دانش
• 8. استخراج موجودیت از متن
• 9. رابطه‌یابی و استخراج رابطه
• 10. الگوریتم‌های جستجوی مسیر در گراف
• 11. نمایش متجهی موجودیت‌ها
• 12. TransE و مدل‌های امبدینگ گراف
• 13. تبدیل گراف دانش به متن
• 14. رویکرد مبتنی بر قالب
• 15. طراحی قالب‌های زبانی مؤثر
• 16. پر کردن خودکار قالب‌ها با دادهٔ واقعی
• 17. محدودیت‌های رویکرد قالبی
• 18. رویکردهای شبکه‌های عصبی برای تولید متن
• 19. معرفی مدل‌های Seq2Seq
• 20. آنکودر-دکودر و توجه
• 21. Transformer و معماری اساسی
• 22. BERT و بین‌زبانی در NLP
• 23. GPT و تولید متن خودبازگشتی
• 24. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
• 25. پیش‌آموزش و تنظیم دقیق برای گراف دانش
• 26. مدل‌های مبتنی بر Graph Neural Networks
• 27. R-GCN و گراف کانولوشن
• 28. مدل‌های مبتنی بر توجه گرافی
• 29. رویکردهای ترکیبی: گراف + زبان
• 30. تولید متن مرکزی بر موجودیت
• 31. تعریف و ویژگی‌های متن مرکز موجودیت
• 32. تفاوت متن مرکز موجودیت با متن عمومی
• 33. جلسه‌بندی موجودیت‌ها در یک متن
• 34. کنترل صفت‌ها و ویژگی‌های موجودیت
• 35. تولید داستان از روی سه‌گانه‌ها
• 36. تولید توصیف خودکار ویکی‌پدیایی
• 37. روش‌های ارزیابی متن تولیدشده
• 38. BLEU، ROUGE و متشابهت‌سنجی
• 39. ارزیابی خودمانی و انسانی
• 40. ارزیابی متمرکز بر موجودیت
• 41. داده‌های آموزشی: ایجاد و پاک‌سازی
• 42. ایجاد جفت‌های متن-گراف
• 43. استفاده از Wikidata به‌عنوان دادهٔ آموزشی
• 44. منابع دیگر گراف دانش
• 45. پیش‌پردازش داده‌های گراف
• 46. مدیریت چندزبانه در تولید متن
• 47. تولید متن فارسی از گراف دانش
• 48. چالش‌های زبان فارسی و NLP
• 49. مدیریت عدم قطعیت و احتمال
• 50. مدل‌سازی چندوجهی موجودیت‌ها
• 51. سازگاری زمانی و تغییر ویژگی‌ها
• 52. تولید متن برای دیاتیب‌های مختلف
• 53. تنظیم لحن و سبک متن
• 54. کوتاه‌سازی و خلاصه‌سازی مبتنی بر گراف
• 55. پاسخ به سؤال با تولید متن
• 56. ربات‌های گفتاری مبتنی بر گراف دانش
• 57. کاربرد در تولید محتوای خودکار
• 58. تولید متن توصیفی محصولات
• 59. کاربرد در پزشکی و بیواسمال
• 60. تولید گزارش علمی از داده‌های ساختاریافته
• 61. بازتولید مقالات ویکی‌پدیا
• 62. واقع‌گرایی و صحت واقعیتی
• 63. تخیل‌زدایی در تولید متن
• 64. روش‌های کاهش تخیل‌زدایی
• 65. بررسی صحت واقعیت با گراف دانش
• 66. اخلاق در تولید متن مبتنی بر داده
• 67. سوگیری مدل‌ها و داده‌ها
• 68. حریم خصوصی و حذف اطلاعات حساس
• 69. مقیاس‌پذیری سیستم‌های تولید متن
• 70. بهینه‌سازی سرعت و هزینه اجرا
• 71. استفاده از GPU و محاسبات ابری
• 72. پیاده‌سازی عملی با Python و PyTorch
• 73. کتابخانه‌های استاندارد
• 74. فریمورک‌های تولید متن
• 75. اتصال API به گراف دانش
• 76. پروتوتایپ‌سازی سریع یک سیستم
• 77. تست و دیباگ مدل
• 78. مستندسازی و نگهداری پروژه
• 79. مقایسه رویکردهای مختلف
• 80. ترکیب روش‌های کلاسیک و یادگیری عمیق
• 81. یادگیری کم‌نمونه برای تولید متن
• 82. صفرنمونه و انتقال یادگیری
• 83. یادگیری تقویتی برای تولید متن
• 84. انسان در حلقه و بازخورد
• 85. اینترفیس کاربری برای تولید متن
• 86. طراحی داشبورد نظارت بر خروجی‌ها
• 87. پیشرفت‌های اخیر در حوزه
• 88. مدل‌های چندوجهی و چندرسانه‌ای
• 89. تولید متن از تصویر و گراف همزمان
• 90. آیندهٔ تولید متن مبتنی بر دانش
• 91. روندهای تحقیقاتی جدید
• 92. چالش‌های باز و مسایل بازمانده
• 93. پروژهٔ عملی: ساخت نمونه کامل
• 94. ارزیابی نهایی پروژه
• 95. ارائه و مستندسازی نتایج