دوره کاربردهای عملی مدل‌های زبانی در زبان‌های کم‌منابع همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربردهای عملی مدل‌های زبانی در زبان‌های کم‌منابع

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای زبان‌های کم‌منابع (Low-Resource Languages)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر زبان‌های کم‌منبع و چالش‌های پردازش زبانی در آن‌ها
• 2. مرور مدل‌های زبانی بزرگ و معماری‌های تحت‌الشمس
• 3. شناخت داده‌های پایین‌منبع: جمع‌آوری، دسته‌بندی و ارزیابی کیفیت
• 4. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و اصول کاربرد آن در زبان‌های کم‌منبع
• 5. پیش‌آموزش چندزبانه و نقش آن در تقویت مدل‌های زبانی کم‌منبع
• 6. فرآیند فاین‌تیون (Fine-Tuning) مدل‌های زبانی برای زبان‌های کم‌منبع
• 7. ایجاد داده مصنوعی و تقویت داده‌ها (Data Augmentation) برای زبان‌های کم‌منبع
• 8. یادگیری متقاطع زبانی (Cross-Lingual Transfer) و الگوریتم‌های اصلی آن
• 9. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده چندزبانه مانند mBERT و XLM-RoBERTa
• 10. روش‌های یادگیری کم‌نمونه‌ای (Few-Shot Learning) در پردازش زبان کم‌منبع
• 11. مدل‌سازی زبان با روش‌های نمونه‌کم (Low-Shot و Zero-Shot Learning)
• 12. طراحی و آموزش دسته‌بندی متن برای زبان‌های کم‌منبع
• 13. ساخت و ارزیابی سیستم‌های ترجمه ماشینی برای زبان‌های کم‌منبع
• 14. تشخیص و نام‌گذاری نهادها (NER) در زبان‌های کم‌منبع
• 15. تحلیل احساسات و استخراج نظر در زبان‌های کم‌منبع
• 16. شناسایی و طبقه‌بندی زبان (Language Identification) در مجموعه‌داده‌های چندزبانه
• 17. مدل‌سازی زبان برای شناسایی گویش‌ها و تنوع‌های لحنی
• 18. راه‌اندازی سیستم‌های پاسخ به سؤال (QA) در زبان‌های کم‌منبع
• 19. ساخت چت‌بات و دستیارهای هوشمند برای زبان‌های کم‌منبع
• 20. خلاصه‌سازی خودکار متون در زبان‌های کم‌منبع
• 21. تولید متن و پرامپت‌انجینئری برای زبان‌های کم‌منبع
• 22. استخراج اطلاعات و رابطه‌های معنایی از متون کم‌منبع
• 23. تشخیص و رفع تعارضات زبانی (Bias Detection) در مدل‌های کم‌منبع
• 24. ارزیابی عملکرد مدل‌ها در زبان‌های کم‌منبع: شاخص‌ها و معیارها
• 25. استفاده از Embedding‌های زبانی و شبیه‌سازی معنایی در زبان‌های کم‌منبع
• 26. روش‌های تقویت داده با استفاده از مدل‌های تولیدی (LLM-based Augmentation)
• 27. پرامپت‌انجینئری و Zero-Shot Fine-Tuning برای زبان‌های کم‌منبع
• 28. آموزش مدل‌های زبانی از صفر با منابع محدود: رویکردها و بهترین شیوه‌ها
• 29. مدیریت و پیش‌پردازش متون غیرکلامی و نوشتاری در زبان‌های کم‌منبع
• 30. روش‌های تقسیم‌بندی کلمات (Tokenization) برای زبان‌های با الفبای غیرلاتین
• 31. مدل‌های زبانی مبتنی بر Transformer و بهینه‌سازی آن‌ها برای زبان‌های کم‌منبع
• 32. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری خودنظارتی در پردازش زبان کم‌منبع
• 33. یادگیری نمایشی (Representation Learning) برای زبان‌های کم‌منبع
• 34. مدل‌سازی ابتدایی تا پیشرفته: از BERT تا GPT برای زبان‌های کم‌منبع
• 35. استفاده از داده‌های صوتی و تبدیل گفتار به متن در زبان‌های کم‌منبع
• 36. پردازش زبان طبیعی چندوظیفه‌ای برای زبان‌های کم‌منبع
• 37. طراحی معماری‌های مدل‌سازی زبانی سفارشی برای زبان‌های کم‌منبع
• 38. استفاده از دانش موجود و قوانین زبانی در فاین‌تیون مدل‌ها
• 39. کار با APIهای مدل‌های زبانی و پیاده‌سازی پروژه‌های عملی
• 40. استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های تولیدی (Production Deployment)
• 41. بهینه‌سازی سرعت و حافظه مدل‌ها برای دستگاه‌های محدود منابع
• 42. کوانتیزاسیون و کاهش اندازه مدل‌ها (Model Compression) برای زبان‌های کم‌منبع
• 43. استفاده از روش‌های آموزش توزیع‌شده برای پروژه‌های زبان کم‌منبع
• 44. ایجاد دیتاست‌های اختصاصی برای زبان‌های کم‌منبع با استفاده از LLMها
• 45. ارزیابی بشری و خودکار مدل‌های زبانی در تنظیمات کم‌منبع
• 46. چالش‌های اخلاقی و عدالت در مدل‌های زبانی کم‌منبع
• 47. حفاظت از حریم خصوصی و امنیت داده در پروژه‌های زبان کم‌منبع
• 48. بررسی موردی: پروژه‌های موفق پردازش زبان در زبان‌های کم‌منبع
• 49. بررسی موردی: استفاده از مدل‌های زبانی برای فارسی و زبان‌های هم‌خانواده
• 50. بررسی موردی: کاربردهای مدل‌های زبانی در زبان‌های آفریقایی کم‌منبع
• 51. بررسی موردی: پردازش زبان در زبان‌های بومی و بومی‌سازی فناوری
• 52. ایجاد جامعه و اکوسیستم داده‌ای برای زبان‌های کم‌منبع
• 53. مشارکت مردمی و جمع‌آوری داده از جامعه برای آموزش مدل‌ها
• 54. استفاده از ویکی‌پدیا و منابع آزاد در ساخت دیتاست‌های زبانی
• 55. نقش داوطلبان و ترجمه‌گران در تقویت داده‌های زبان کم‌منبع
• 56. ابزارها و کتابخانه‌های استاندارد صنعت برای پردازش زبان کم‌منبع
• 57. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف در زبان‌های کم‌منبع
• 58. رویکردهای مبتنی بر دانش (Knowledge-Enhanced Models) برای زبان‌های کم‌منبع
• 59. مدل‌سازی زبان با ترکیب منابع رسمی و غیررسمی
• 60. آینده پردازش زبانی در زبان‌های کم‌منبع و روندهای نوظهور