دوره ترجمه ماشینی آماری: از تئوری تا پیاده‌سازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ترجمه ماشینی آماری: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی و چالش‌های آن
• 2. تاریخچه ترجمه ماشینی: از رویکردهای مبتنی بر قوانین تا روش‌های آماری
• 3. مفاهیم کلیدی در ترجمه ماشینی آماری
• 4. مدل‌های زبانی: معرفی و کاربردها
• 5. محاسبه احتمال جملات در زبان مبدا
• 6. مدل‌های ترجمه: معرفی و انواع
• 7. محاسبه احتمال ترجمه: مدل‌های کلمه به کلمه و عبارت به عبارت
• 8. تخمین پارامترها در مدل‌های ترجمه
• 9. هم‌ترازی کلمات و عبارات در متون موازی
• 10. الگوریتم‌های جستجوی ترجمه: Viterbi و Beam Search
• 11. ارزیابی ترجمه ماشینی: معیارهای BLEU، METEOR و TER
• 12. پیش‌پردازش داده‌ها برای ترجمه ماشینی: توکن‌سازی، نرمال‌سازی و پاکسازی
• 13. ساخت پیکره‌های موازی: منابع و چالش‌ها
• 14. مدل‌های N-gram برای ترجمه ماشینی
• 15. مدل‌های مخفی مارکوف (HMM) در ترجمه ماشینی
• 16. مدل‌های فاکتور گراف (Factor Graphs)
• 17. ترجمه ماشینی مبتنی بر عبارات (Phrase-Based Machine Translation)
• 18. ترجمه ماشینی آماری با استفاده از ابزارهای متن‌باز (Moses)
• 19. بهینه‌سازی مدل‌های ترجمه ماشینی آماری
• 20. مدل‌های زبانی عصبی (Neural Language Models) و تاثیر آنها بر ترجمه ماشینی
• 21. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
• 22. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در ترجمه ماشینی
• 23. ترجمه ماشینی چند زبانه (Multilingual Machine Translation)
• 24. ترجمه ماشینی با منابع کم (Low-Resource Machine Translation)
• 25. استفاده از دانش‌نامه‌ها و منابع معنایی در ترجمه ماشینی
• 26. ترجمه ماشینی برای زبان‌های دارای ساختار متفاوت (مانند فارسی و انگلیسی)
• 27. بررسی موردی: ترجمه ماشینی از فارسی به انگلیسی
• 28. بررسی موردی: ترجمه ماشینی از انگلیسی به فارسی
• 29. تکنیک‌های مقابله با ابهام در ترجمه ماشینی
• 30. ترجمه ماشینی و چالش‌های مربوط به اصطلاحات و ضرب‌المثل‌ها
• 31. ترجمه ماشینی و حفظ سبک و لحن متن
• 32. ترجمه ماشینی و مسائل مربوط به جنسیت و تعصب
• 33. آینده ترجمه ماشینی: روندهای نوظهور و چالش‌ها
• 34. پردازش زبان‌های دارای خطوط پیچیده (مانند عربی) در ترجمه ماشینی
• 35. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در ترجمه ماشینی
• 36. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در ترجمه ماشینی
• 37. استفاده از مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در ترجمه ماشینی
• 38. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer Models) و کاربرد آن‌ها در ترجمه ماشینی
• 39. استفاده از BERT و مدل‌های مشابه در ترجمه ماشینی
• 40. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در ترجمه ماشینی
• 41. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در ترجمه ماشینی
• 42. ارزیابی و تحلیل خطاهای ترجمه ماشینی
• 43. بهبود کیفیت ترجمه ماشینی با استفاده از بازخورد انسانی (Human-in-the-Loop)