کتاب ترنسفورمرها: انقلابی در پردازش زبان طبیعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ترنسفورمرها: انقلابی در پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای NLP
• 3. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 4. آشنایی با مفاهیم زبان‌شناسی کامپیوتری
• 5. واژگان و نمایش متنی
• 6. پردازش پیشین متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 7. توکنایز کردن و نرمال‌سازی متن
• 8. بردارسازی متن: Bag-of-Words
• 9. مبانی TF-IDF
• 10. نمایش‌های توزیعی کلمات: Word Embeddings
• 11. Word2Vec: Skip-gram و CBOW
• 12. GloVe: نمایش کلمات بر اساس هم‌وقوعی
• 13. یادگیری نمایش‌های معنایی عمیق
• 14. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 15. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 16. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
• 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای NLP
• 18. مقدمه‌ای بر ترنسفورمرها
• 19. معماری ترنسفورمر: Encoder-Decoder
• 20. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 21. توجه خودی (Self-Attention)
• 22. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
• 23. لایه موقعیت‌یابی (Positional Encoding)
• 24. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 25. BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
• 26. کاربرد BERT در طبقه‌بندی متن
• 27. کاربرد BERT در تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 28. کاربرد BERT در پاسخ به سوال
• 29. GPT: Generative Pre-trained Transformer
• 30. تولید متن با GPT
• 31. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
• 32. مبانی یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 33. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 34. انتخاب مدل مناسب برای وظیفه NLP
• 35. ارزیابی مدل‌های NLP
• 36. متریک‌های ارزیابی برای طبقه‌بندی متن
• 37. متریک‌های ارزیابی برای تولید متن
• 38. کاربردهای عملی ترنسفورمرها در NLP
• 39. ترجمه ماشینی مبتنی بر ترنسفورمر
• 40. خلاصه‌سازی متن با ترنسفورمرها
• 41. تحلیل احساسات با مدل‌های ترنسفورمر
• 42. مدل‌سازی موضوعی با ترنسفورمرها
• 43. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 44. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 45. کاربردهای ترنسفورمر در زبان فارسی
• 46. چالش‌های NLP برای زبان فارسی
• 47. پیش‌پردازش متن فارسی
• 48. مدل‌های زبانی برای فارسی
• 49. ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
• 50. ترجمه ماشینی انگلیسی به فارسی
• 51. تحلیل احساسات متن فارسی
• 52. تشخیص موجودیت نام‌دار در فارسی
• 53. مدل‌سازی موضوعی متن فارسی
• 54. کاربردهای اخلاقی و مسئولانه در NLP
• 55. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 56. کاهش سوگیری در مدل‌های NLP
• 57. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 58. حریم خصوصی در NLP
• 59. امنیت مدل‌های NLP
• 60. مقایسه ترنسفورمرها با مدل‌های سنتی NLP
• 61. مزایای ترنسفورمرها
• 62. محدودیت‌های ترنسفورمرها
• 63. آینده ترنسفورمرها در NLP
• 64. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
• 65. یادگیری تقویتی در NLP
• 66. تولید زبان طبیعی (NLG)
• 67. فهم زبان طبیعی (NLU)
• 68. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر
• 69. کاربرد ترنسفورمرها در علوم دیگر
• 70. ترنسفورمرها در بینایی ماشین
• 71. ترنسفورمرها در پردازش صدا
• 72. مدیریت دانش با استفاده از NLP
• 73. ساخت پایگاه دانش از متن
• 74. استخراج اطلاعات از اسناد
• 75. کشف روابط بین موجودیت‌ها
• 76. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر NLP
• 77. کاربرد NLP در آموزش
• 78. ارزیابی خودکار مقالات و تکالیف
• 79. شخصی‌سازی محتوای آموزشی
• 80. کمک به فراگیران در درک مطالب
• 81. ترنسفورمرها در حوزه سلامت
• 82. تحلیل متون پزشکی
• 83. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 84. شخصی‌سازی درمان
• 85. ترنسفورمرها در حوزه حقوق
• 86. تحلیل متون حقوقی
• 87. کمک به یافتن سوابق قضایی
• 88. استخراج اطلاعات کلیدی از قراردادها
• 89. کاربرد NLP در کسب‌وکار
• 90. تحلیل بازخورد مشتریان
• 91. بهبود خدمات مشتریان
• 92. بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
• 93. مبانی توسعه مدل‌های NLP در ایران
• 94. فرصت‌ها و چالش‌های داخلی
• 95. زیرساخت‌های مورد نیاز برای NLP
• 96. نقش دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی
• 97. همکاری‌های بین‌المللی در NLP
• 98. استانداردهای داده و مدل در ایران
• 99. مسائل حقوقی و شرعی در NLP
• 100. حفظ حریم خصوصی اطلاعات کاربران