کتاب راهنمای عملی برای NLP با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی برای NLP

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: معیارهای ارزیابی (Perplexity, BLEU, ROUGE)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. تاریخچه و تحولات NLP
• 3. کاربردهای کلیدی NLP در دنیای امروز
• 4. مبانی زبان‌شناسی برای NLP
• 5. مفاهیم اساسی در پردازش متن
• 6. شناخت و پردازش کلمات (Tokenization)
• 7. نرمال‌سازی متن و پیش‌پردازش
• 8. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 9. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 10. لمتیزاسیون (Lemmatization)
• 11. شناخت اجزاء کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 12. برچسب‌گذاری صرفی کلمات
• 13. شناخت موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 14. تشخیص و طبقه‌بندی موجودیت‌های نام‌دار
• 15. تحلیل وابستگی نحوی (Dependency Parsing)
• 16. تحلیل ساختار درختی جملات
• 17. تحلیل معنایی جملات
• 18. هسته‌های معنایی و روابط معنایی
• 19. تشخیص معنای کلمه (Word Sense Disambiguation)
• 20. مدل‌های زبانی آماری
• 21. مدل‌های زبانی مبتنی بر N-gram
• 22. تخمین احتمال توالی کلمات
• 23. مدل‌های زبانی عصبی
• 24. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 25. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 26. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 27. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 28. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 29. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 30. معماری‌های مدرن LLMs
• 31. آموزش و تنظیم دقیق LLMs
• 32. Embeddings کلمات
• 33. Word2Vec و GloVe
• 34. Embeddings مبتنی بر ترنسفورمر (BERT, RoBERTa)
• 35. یادگیری نمایش کلمات
• 36. کاربرد Embeddings در وظایف NLP
• 37. طبقه‌بندی متن
• 38. تشخیص احساسات (Sentiment Analysis)
• 39. تحلیل موضوعی (Topic Modeling)
• 40. مدل‌های LDA و NMF
• 41. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 42. استخراج رابطه (Relation Extraction)
• 43. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 44. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 45. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 46. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 47. مبانی ترجمه ماشینی آماری
• 48. مبانی ترجمه ماشینی عصبی
• 49. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 50. پرسش و پاسخ مبتنی بر متن
• 51. پرسش و پاسخ در پایگاه دانش
• 52. تولید متن (Text Generation)
• 53. مدل‌های پیش‌بینی کلمه بعدی
• 54. تولید متن خلاقانه
• 55. مدل‌های زبانی برای تولید محتوا
• 56. مدل‌های زبانی برای چت‌بات‌ها
• 57. طراحی مکالمه در چت‌بات‌ها
• 58. ارزیابی مدل‌های NLP
• 59. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
• 60. معیارهای ارزیابی برای ترجمه ماشینی
• 61. معیارهای ارزیابی برای خلاصه‌سازی
• 62. کاربرد NLP در تحلیل داده‌های کلان
• 63. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با NLP
• 64. تحلیل نظرات کاربران
• 65. NLP در حوزه حقوق و قانون
• 66. NLP در حوزه پزشکی و سلامت
• 67. NLP در حوزه آموزش و یادگیری
• 68. NLP در حوزه خدمات مشتریان
• 69. NLP در حوزه پژوهش و دانشگاه
• 70. اصول اخلاقی در NLP
• 71. حریم خصوصی در NLP
• 72. سوگیری در مدل‌های NLP
• 73. کاهش سوگیری در مدل‌های NLP
• 74. امنیت در سیستم‌های NLP
• 75. ملاحظات فرهنگی در NLP
• 76. پردازش زبان فارسی
• 77. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 78. ابزارها و کتابخانه‌های NLP فارسی
• 79. داده‌های زبانی فارسی برای آموزش
• 80. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 81. شبکه‌های عصبی عمیق برای NLP
• 82. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 83. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 84. معماری‌های پیشرفته NLP
• 85. پردازش زبان طبیعی در لبه (Edge NLP)
• 86. NLP برای دستگاه‌های کم‌توان
• 87. مدل‌های سبک‌وزن NLP
• 88. کاربرد NLP در هوش مصنوعی مولد
• 89. خلق تصاویر با متن
• 90. تولید کد با NLP
• 91. تولید موسیقی با NLP
• 92. مدل‌های زبانی برای بازی‌های کامپیوتری
• 93. NLP در واقعیت افزوده و مجازی
• 94. پردازش زبان طبیعی برای رباتیک
• 95. تحلیل گفتار (Speech Analysis)
• 96. تشخیص گفتار (Speech Recognition)
• 97. تولید گفتار (Speech Synthesis)
• 98. نقش NLP در آینده هوش مصنوعی
• 99. یادگیری تقویتی در NLP
• 100. مدل‌های زبانی توزیع‌شده