کتاب مدل‌های زبانی آماری: رویکرد آماری به پردازش و فهم دقیق زبان با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی آماری: رویکرد آماری به پردازش و فهم دقیق زبان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی آماری
• 2. مفاهیم پایه احتمالات در مدل‌های زبانی
• 3. آمار توصیفی در تحلیل داده‌های زبانی
• 4. تجزیه و تحلیل توزیع فراوانی کلمات
• 5. مدل‌های زبانی ان‌گرامی (N-gram)
• 6. تخمین احتمال در مدل‌های ان‌گرامی
• 7. روش‌های نرمال‌سازی در مدل‌های ان‌گرامی
• 8. مدل‌های زبان مبتنی بر زنجیره مارکوف
• 9. کاربرد مدل‌های ان‌گرامی در تشخیص گفتار
• 10. کاربرد مدل‌های ان‌گرامی در تصحیح غلط املایی
• 11. کاربرد مدل‌های ان‌گرامی در ترجمه ماشینی آماری
• 12. محدودیت‌های مدل‌های ان‌گرامی
• 13. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای پردازش زبان
• 14. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
• 15. انواع داده‌های متنی برای آموزش مدل‌ها
• 16. پیش‌پردازش متن: توکنیزاسیون
• 17. پیش‌پردازش متن: حذف کلمات توقف
• 18. پیش‌پردازش متن: ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی
• 19. نمایش برداری کلمات: مدل Bag-of-Words
• 20. نمایش برداری کلمات: TF-IDF
• 21. مقدمه‌ای بر مدل‌های توزیعی کلمات
• 22. مدل Word2Vec: معماری Skip-gram
• 23. مدل Word2Vec: معماری CBOW
• 24. تنظیم پارامترها در Word2Vec
• 25. کاربرد Word2Vec در تحلیل معنایی
• 26. تشابه معنایی بین کلمات
• 27. کشف روابط معنایی با Word2Vec
• 28. مدل GloVe: رویکرد آماری
• 29. آموزش و ارزیابی مدل GloVe
• 30. مقایسه Word2Vec و GloVe
• 31. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 32. معماری پایه RNN
• 33. مشکل محوشدگی گرادیان (Vanishing Gradient)
• 34. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 35. سلول حافظه در LSTM
• 36. گیت‌های ورودی، خروجی و فراموشی در LSTM
• 37. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
• 38. مقایسه LSTM و GRU
• 39. کاربرد RNN در مدل‌سازی زبانی
• 40. تولید متن با RNN
• 41. ترجمه ماشینی با RNN
• 42. تحلیل احساسات با RNN
• 43. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 44. معماری پایه ترنسفورمر
• 45. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 46. مکانیزم توجه چند سر (Multi-Head Attention)
• 47. کدگذار و کدگشای ترنسفورمر
• 48. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
• 49. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 50. مقدمه‌ای بر معماری‌های پیشرفته LLM
• 51. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 52. مدل BERT: رویکرد دوطرفه
• 53. آموزش پیشرفته BERT (Masked Language Model)
• 54. آموزش پیشرفته BERT (Next Sentence Prediction)
• 55. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT
• 56. کاربردهای BERT در وظایف NLP
• 57. مدل GPT: رویکرد زبانی مولد
• 58. معماری GPT-2 و GPT-3
• 59. تولید متن خلاقانه با GPT
• 60. کاربردهای GPT در خلاصه‌سازی متن
• 61. کاربردهای GPT در پاسخ به پرسش
• 62. مدل‌های زبانی فارسی
• 63. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 64. منابع داده‌های متنی فارسی
• 65. مدل‌های زبانی آماری برای فارسی
• 66. شبکه‌های عصبی برای زبان فارسی
• 67. ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
• 68. ترجمه ماشینی انگلیسی به فارسی
• 69. تحلیل احساسات متن فارسی
• 70. استخراج اطلاعات از متن فارسی
• 71. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 72. الگوریتم LDA (Latent Dirichlet Allocation)
• 73. کاربرد LDA در تحلیل مجموعه متون
• 74. ارزیابی مدل‌های موضوعی
• 75. بخش‌بندی متن
• 76. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 77. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 78. تجزیه وابستگی (Dependency Parsing)
• 79. خلاصه‌سازی متن با روش‌های آماری
• 80. خلاصه‌سازی متن با روش‌های عصبی
• 81. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 82. طراحی و ارزیابی سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 83. تولید متن با کنترل پارامترها
• 84. مدل‌های زبانی مولد با کنترل معنایی
• 85. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی
• 86. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 87. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 88. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 89. کاربردهای صنعتی مدل‌های زبانی
• 90. توسعه ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 91. آموزش و پژوهش در حوزه مدل‌های زبانی
• 92. مسیرهای شغلی مرتبط با NLP
• 93. آینده مدل‌های زبانی آماری
• 94. چالش‌های پیش رو در NLP