کتاب آموزش عمیق با استفاده از مجموعه داده‌های زبانی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش عمیق با استفاده از مجموعه داده‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مجموعه داده‌های زبانی (Corpora)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی تئوری زبان و محاسبات
• 3. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 4. انواع مدل‌های زبانی آماری
• 5. مدل‌های زبانی مبتنی بر زبان‌شناسی
• 6. مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 8. شبکه‌های حافظه کوتاه-بلند مدت (LSTM)
• 9. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 10. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 11. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 12. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (BERT)
• 13. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (GPT)
• 14. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-tuning)
• 15. استفاده از مدل‌های زبانی در وظایف مختلف
• 16. طبقه‌بندی متن
• 17. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 18. استخراج رابطه
• 19. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 20. خلاصه‌سازی متن
• 21. ترجمه ماشینی
• 22. تولید متن
• 23. تحلیل احساسات
• 24. تشخیص اسپم
• 25. مدیریت مکالمه
• 26. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 27. طراحی معماری ربات گفتگو
• 28. مدل‌های زبانی در ربات‌های گفتگو
• 29. مدیریت وضعیت در ربات‌های گفتگو
• 30. تولید پاسخ در ربات‌های گفتگو
• 31. ارزیابی ربات‌های گفتگو
• 32. کاربرد مدل‌های زبانی در هوش تجاری
• 33. تحلیل داده‌های متنی در کسب و کار
• 34. پیش‌بینی روندها با استفاده از متن
• 35. سفارشی‌سازی تجربه مشتری
• 36. تولید محتوا برای بازاریابی
• 37. مدل‌های زبانی در آموزش
• 38. سیستم‌های آموزش تطبیقی
• 39. تولید سوالات امتحانی
• 40. ارزیابی پاسخ‌های دانشجویان
• 41. کمک به فرایند یادگیری
• 42. مدل‌های زبانی در حوزه پزشکی
• 43. تحلیل گزارش‌های پزشکی
• 44. کمک به تشخیص بیماری
• 45. یافتن اطلاعات مرتبط در مقالات علمی
• 46. تولید گزارش‌های پزشکی
• 47. مدل‌های زبانی در حوزه حقوق
• 48. تحلیل اسناد حقوقی
• 49. یافتن پرونده‌های مشابه
• 50. کمک به تدوین لوایح
• 51. ارزیابی قراردادها
• 52. مدل‌های زبانی در حوزه مالی
• 53. تحلیل اخبار مالی
• 54. پیش‌بینی بازار سهام
• 55. شناسایی کلاهبرداری‌های مالی
• 56. ارزیابی ریسک اعتباری
• 57. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی
• 58. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 59. حریم خصوصی داده‌ها
• 60. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری
• 61. تاثیرات اجتماعی مدل‌های زبانی
• 62. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 63. توکن‌سازی
• 64. حذف کلمات توقف
• 65. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌یابی
• 66. بردارسازی متن
• 67. روش‌های Bag-of-Words
• 68. روش‌های TF-IDF
• 69. مدل‌های زبانی مبتنی بر جاسازی (Embeddings)
• 70. Word2Vec
• 71. GloVe
• 72. FastText
• 73. جاسازی‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 74. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 75. معیارهای ارزیابی وظایف خاص
• 76. Perplexity
• 77. BLEU Score
• 78. ROUGE Score
• 79. METEOR Score
• 80. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های زبانی
• 81. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 82. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 83. انتقال دانش بین وظایف
• 84. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 85. روش‌های بهینه‌سازی گرادیان
• 86. تنظیم نرخ یادگیری
• 87. تنظیم اندازه دسته‌ها (Batch Size)
• 88. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 89. مدل‌های زبانی و یادگیری عمیق پیشرفته
• 90. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) برای تولید متن
• 91. شبکه‌های گراف عصبی (GNN) برای تحلیل روابط متنی
• 92. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در وظایف زبانی
• 93. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و قابلیت‌های نوظهور
• 94. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 95. قابلیت‌های استدلالی LLMs
• 96. خلاقیت در LLMs
• 97. محدودیت‌ها و چالش‌های LLMs
• 98. آینده پردازش زبان طبیعی
• 99. تحقیقات نوین در حوزه مدل‌های زبانی
• 100. کاربردهای جدید مدل‌های زبانی