کتاب OpenAI API: مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره OpenAI API: مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: OpenAI API

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. تاریخچه پردازش زبان طبیعی
• 4. کاربردهای پردازش زبان طبیعی
• 5. معماری مدل های پردازش زبان طبیعی
• 6. نصب و راه اندازی کتابخانه های پردازش زبان طبیعی
• 7. آشنایی با ابزارهای پردازش زبان طبیعی
• 8. مبانی تگ گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 9. روش های تگ گذاری اجزای کلام
• 10. کاربردهای تگ گذاری اجزای کلام
• 11. مبانی تحلیل نحوی (Parsing)
• 12. انواع تحلیل نحوی
• 13. تکنیک های تحلیل نحوی
• 14. کاربردهای تحلیل نحوی
• 15. مبانی تحلیل معنایی (Semantic Analysis)
• 16. روش های تحلیل معنایی
• 17. نمایش معنا در پردازش زبان طبیعی
• 18. کاربردهای تحلیل معنایی
• 19. مبانی استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 20. تکنیک های استخراج اطلاعات
• 21. مدل های استخراج اطلاعات
• 22. کاربردهای استخراج اطلاعات
• 23. مبانی تشخیص موجودیت های نام دار (Named Entity Recognition)
• 24. الگوریتم های تشخیص موجودیت های نام دار
• 25. کاربردهای تشخیص موجودیت های نام دار
• 26. مبانی مدل سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 27. الگوریتم های مدل سازی موضوعی
• 28. کاربرد مدل سازی موضوعی
• 29. مبانی تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 30. روش های تحلیل احساسات
• 31. کاربردهای تحلیل احساسات
• 32. مبانی خلاصه سازی متن (Text Summarization)
• 33. انواع خلاصه سازی متن
• 34. الگوریتم های خلاصه سازی متن
• 35. کاربردهای خلاصه سازی متن
• 36. مبانی ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 37. مدل های ترجمه ماشینی
• 38. ارزیابی ترجمه ماشینی
• 39. مبانی سیستم های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
• 40. معماری سیستم های پرسش و پاسخ
• 41. کاربردهای سیستم های پرسش و پاسخ
• 42. مبانی تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation)
• 43. معماری سیستم های تولید زبان طبیعی
• 44. کاربردهای تولید زبان طبیعی
• 45. مقدمه ای بر یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 46. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 47. شبکه های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 48. شبکه های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 49. شبکه های کانولوشنال (CNN) در پردازش زبان طبیعی
• 50. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 51. ترنسفورمرها (Transformers)
• 52. مدل های زبانی پیش آموزش دیده (Pre-trained Language Models)
• 53. کاربرد BERT در پردازش زبان طبیعی
• 54. کاربرد GPT در پردازش زبان طبیعی
• 55. تنظیم دقیق مدل های زبانی (Fine-tuning)
• 56. مبانی مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 57. روش های مهندسی ویژگی در پردازش زبان طبیعی
• 58. مبانی جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 59. Word2Vec
• 60. GloVe
• 61. FastText
• 62. مبانی جاسازی جملات (Sentence Embeddings)
• 63. کاربردهای جاسازی جملات
• 64. مبانی پردازش زبان فارسی
• 65. چالش های پردازش زبان فارسی
• 66. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 67. مبانی کتابخانه های پردازش زبان فارسی (مانند Parsivar)
• 68. پردازش متن در زبان فارسی
• 69. تحلیل نحوی در زبان فارسی
• 70. تحلیل معنایی در زبان فارسی
• 71. استخراج اطلاعات در زبان فارسی
• 72. تشخیص موجودیت های نام دار در زبان فارسی
• 73. تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 74. خلاصه سازی متن در زبان فارسی
• 75. ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
• 76. ترجمه ماشینی انگلیسی به فارسی
• 77. سیستم های پرسش و پاسخ در زبان فارسی
• 78. تولید زبان طبیعی در زبان فارسی
• 79. مبانی اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 80. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
• 81. سوگیری در مدل های زبانی
• 82. روش های کاهش سوگیری در مدل های زبانی
• 83. کاربردهای پردازش زبان طبیعی در کسب و کار
• 84. کاربردهای پردازش زبان طبیعی در آموزش
• 85. کاربردهای پردازش زبان طبیعی در سلامت
• 86. کاربردهای پردازش زبان طبیعی در رسانه
• 87. مبانی مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
• 88. معماری مدل های زبانی بزرگ
• 89. آموزش مدل های زبانی بزرگ
• 90. تنظیم دقیق مدل های زبانی بزرگ
• 91. کاربردهای مدل های زبانی بزرگ
• 92. مقدمه ای بر OpenAI API
• 93. آشنایی با API های OpenAI
• 94. مدل های زبانی OpenAI
• 95. کاربرد مدل های زبانی OpenAI
• 96. مبانی استفاده از OpenAI API
• 97. نحوه ی درخواست از OpenAI API
• 98. پردازش متن با OpenAI API
• 99. خلاصه سازی متن با OpenAI API
• 100. ترجمه متن با OpenAI API