کتاب پردازش توالی‌های متنی و صوتی با معماری‌های نوین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش توالی‌های متنی و صوتی با معماری‌های نوین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: پردازش همزمان متن و صدا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش توالی‌های متنی و صوتی
• 2. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 3. انواع داده‌های متنی و صوتی
• 4. پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 5. پاک‌سازی و نرمال‌سازی متون
• 6. توکن‌سازی و استخراج ویژگی
• 7. مدل‌سازی زبان مبتنی بر شمارش
• 8. مدل‌های زبانی ان‌گرامی
• 9. کاربرد مدل‌های زبانی در پیش‌بینی کلمه
• 10. پیش‌پردازش داده‌های صوتی
• 11. تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text)
• 12. استخراج ویژگی از سیگنال صوتی
• 13. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 14. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
• 15. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 16. آموزش شبکه‌های عصبی با پس‌انتشار خطا
• 17. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 19. مفهوم حافظه در RNN
• 20. شبکه‌های LSTM و GRU
• 21. کاربرد LSTM و GRU در پردازش توالی
• 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 23. کاربرد CNN در پردازش متون
• 24. کاربرد CNN در پردازش سیگنال‌های صوتی
• 25. معماری‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 26. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 27. خود-توجهی (Self-Attention)
• 28. لایه انکودر و دیکودر در ترنسفورمر
• 29. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 30. معماری GPT و خانواده آن
• 31. مفاهیم پایه در مدل‌های زبانی بزرگ
• 32. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 33. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در تولید متن
• 34. تولید متن خلاقانه و داستانی
• 35. تولید متن خبری و تحلیلی
• 36. تولید متن علمی و آموزشی
• 37. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در خلاصه‌سازی متن
• 38. خلاصه‌سازی انتزاعی و استخراجی
• 39. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی
• 40. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در ترجمه ماشینی
• 41. معماری‌های نوین در ترجمه ماشینی
• 42. ماتریس‌های هم‌وقوعی و تحلیل معنایی
• 43. تحلیل احساسات و نظرات کاربران
• 44. دسته‌بندی متون بر اساس احساسات
• 45. تشخیص موضوع و برچسب‌گذاری خودکار
• 46. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 47. استخراج اطلاعات از متون
• 48. مدل‌های تولید پاسخ در پرسش و پاسخ
• 49. پردازش گفتار و تحلیل صوتی
• 50. تشخیص گوینده
• 51. شناسایی احساسات در گفتار
• 52. تشخیص و طبقه‌بندی صداهای محیطی
• 53. مدل‌سازی تولید گفتار (Text-to-Speech)
• 54. معماری‌های نوین در تولید گفتار
• 55. کاربرد پردازش توالی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 56. توصیه مبتنی بر محتوا
• 57. توصیه مبتنی بر همکاری
• 58. ترکیب روش‌های توصیه‌گر
• 59. پردازش توالی در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 60. پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 61. تشخیص ناهنجاری در سری‌های زمانی
• 62. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های مالی
• 63. مدل‌سازی ریسک اعتباری
• 64. تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی
• 65. پردازش توالی در حوزه سلامت
• 66. تحلیل داده‌های پزشکی و بالینی
• 67. پیش‌بینی بیماری‌ها
• 68. توصیه درمان‌های شخصی‌سازی شده
• 69. پردازش توالی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 70. تحلیل رفتار کاربران
• 71. شناسایی الگوهای ارتباطی
• 72. پیش‌بینی روندها در شبکه‌های اجتماعی
• 73. پردازش توالی در حوزه آموزش
• 74. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
• 75. ارزیابی خودکار تکالیف
• 76. تولید محتوای آموزشی پویا
• 77. کاربرد پردازش توالی در امنیت سایبری
• 78. تشخیص بدافزار و حملات
• 79. تحلیل لاگ‌های سیستمی
• 80. پیش‌بینی تهدیدات امنیتی
• 81. مباحث پیشرفته در معماری ترنسفورمر
• 82. دلایل موفقیت مدل‌های ترنسفورمر
• 83. محدودیت‌های مدل‌های ترنسفورمر
• 84. روش‌های بهبود کارایی مدل‌های زبانی بزرگ
• 85. کوانتیزاسیون و هرس مدل‌ها
• 86. یادگیری انتقالی و انتقال دانش
• 87. مفاهیم اخلاقی در پردازش زبان و گفتار
• 88. تعصبات در مدل‌های زبانی
• 89. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 90. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 91. آینده پردازش توالی‌های متنی و صوتی
• 92. روندهای تحقیقاتی جدید
• 93. نقش هوش مصنوعی در زندگی روزمره
• 94. چالش‌های پیش رو و فرصت‌های آینده
• 95. ارزیابی جامع مدل‌های پردازش توالی
• 96. روش‌های ارزیابی کمی و کیفی
• 97. انتخاب معیار مناسب برای هر کاربرد
• 98. اهمیت داده‌های باکیفیت در آموزش مدل‌ها
• 99. روش‌های تولید و برچسب‌گذاری داده
• 100. ملاحظات فرهنگی و زبانی در پردازش توالی