دوره محتوای متنی و هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره محتوای متنی و هوش مصنوعی

موضوع کلی: آموزش الکترونیکی و توسعه فناوری‌های آموزشی

موضوع میانی: تولید محتوای متنی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای پردازش متن
• 3. پیش‌پردازش متن: پاک‌سازی و نرمال‌سازی
• 4. توکن‌سازی و تقسیم‌بندی جمله
• 5. برچسب‌گذاری اجزای کلام
• 6. مدل‌های زبانی: n-gramها
• 7. بردارسازی متن: روش‌های Bag-of-Words
• 8. بردارسازی متن: TF-IDF
• 9. کاهش ابعاد: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 10. خوشه‌بندی متون: روش‌های K-Means
• 11. دسته‌بندی متون: الگوریتم‌های پایه
• 12. ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی متن
• 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای متن
• 15. شبکه‌های LSTM و GRU برای پردازش دنباله
• 16. مدل‌های ترانسفورمر: معرفی و معماری
• 17. توجه (Attention) در مدل‌های ترانسفورمر
• 18. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 19. Fine-tuning مدل‌های زبانی از پیش‌آموزش‌شده
• 20. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 21. خلاصه‌سازی متن: روش‌های استخراجی
• 22. خلاصه‌سازی متن: روش‌های انتزاعی
• 23. ترجمه ماشینی: رویکردهای آماری
• 24. ترجمه ماشینی عصبی
• 25. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 26. تحلیل احساسات: روش‌های مبتنی بر لغت‌نامه
• 27. تحلیل احساسات: روش‌های یادگیری ماشین
• 28. پرسش و پاسخ: سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 29. پرسش و پاسخ: مدل‌های تولیدی
• 30. چت‌بات‌ها: معماری و اجزا
• 31. مدیریت گفتگو: رویکردها و چالش‌ها
• 32. تولید خودکار متن: کاربردها و ملاحظات
• 33. تشخیص زبان: روش‌های آماری و یادگیری ماشین
• 34. تصحیح املا و دستور زبان
• 35. استخراج اطلاعات از متن
• 36. بازیابی اطلاعات: مدل‌های برداری
• 37. بازیابی اطلاعات: رتبه‌بندی نتایج
• 38. تحلیل موضوعی (Topic Modeling)
• 39. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در NLP
• 40. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 41. استفاده از APIهای NLP موجود
• 42. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی: چالش‌ها
• 43. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی: منابع
• 44. ابزارهای متن‌باز برای پردازش زبان طبیعی
• 45. معماری‌های مدرن مدل‌های زبانی بزرگ