دوره هوش مصنوعی و درک زبان طبیعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی و درک زبان طبیعی

موضوع کلی: سیستم‌های هوش مصنوعی و تعاملات انسانی

موضوع میانی: هوش مصنوعی و معنا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی
• 2. تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی
• 3. کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 4. معرفی درک زبان طبیعی
• 5. پردازش زبان طبیعی و اجزای آن
• 6. تحلیل معنایی کلمات و جملات
• 7. مدل‌های زبانی و انواع آن‌ها
• 8. بردارسازی کلمات (Word Embedding)
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 10. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM)
• 11. شبکه‌های عصبی دروازه دار بازگشتی (GRU)
• 12. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 13. مدل‌های ترانسفورمر و معماری آن‌ها
• 14. برنامه‌های کاربردی ترجمه ماشینی
• 15. خلاصه‌سازی متن با استفاده از هوش مصنوعی
• 16. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 17. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 18. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 19. پرسش و پاسخ خودکار (Question Answering)
• 20. مدیریت گفتگو (Dialogue Management)
• 21. ربات‌های گفتگو (Chatbots) و طراحی آن‌ها
• 22. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی
• 23. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 24. مجموعه‌داده‌های زبان فارسی برای هوش مصنوعی
• 25. ارزیابی مدل‌های درک زبان طبیعی
• 26. متریک‌های ارزیابی عملکرد NLP
• 27. پیش‌پردازش متن و پاکسازی داده‌ها
• 28. توکن‌سازی و ریشه‌یابی کلمات
• 29. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 30. نرمال‌سازی متن و یکسان‌سازی املایی
• 31. روش‌های خوشه‌بندی متن (Text Clustering)
• 32. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 33. استخراج اطلاعات از متن
• 34. تحلیل موضوعی (Topic Modeling)
• 35. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردها
• 36. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-tuning)
• 37. اخلاق در هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 38. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در NLP
• 39. آینده هوش مصنوعی و درک زبان طبیعی
• 40. کاربردهای نوظهور NLP در حوزه‌های مختلف
• 41. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل NLP
• 42. بهینه‌سازی مدل‌های NLP برای سرعت و دقت
• 43. استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز NLP
• 44. معرفی فریم‌ورک‌های محبوب NLP
• 45. پیاده‌سازی یک سیستم پرسش و پاسخ ساده