کتاب سیر تحول مدلهای زبانی؛ از منطقمحور تا هوش مصنوعی مولد (Generative AI) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره سیر تحول مدلهای زبانی؛ از منطقمحور تا هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم داده
موضوع میانی: مدلهای زبانی و پردازش متن
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و اهمیت مدلسازی متن در عصر دیجیتال
- 2. تاریخچه و سیر تکامل سیستمهای تحلیل متن
- 3. بررسی مدلهای مبتنی بر قواعد و دستور زبانشناختی
- 4. محدودیتهای سیستمهای Rule-based در مواجهه با زبان طبیعی
- 5. مبانی احتمالات و آمار در تحلیل متن
- 6. مدلهای آماری زبان و پیشبینی کلمه بعدی
- 7. مفهوم مدلهای N-gram و کاربردهای آن
- 8. چالشهای دادههای متنی و اهمیت پیشپردازش در علوم داده
- 9. روشهای توکنبندی و تبدیل متن به اعداد
- 10. بردارسازی کلمات و مفهوم Word Embeddings
- 11. معماری شبکههای عصبی بازگشتی و کاربرد آن در توالیها
- 12. مدلهای حافظه طولانی کوتاه-مدت در پردازش متن
- 13. معرفی مکانیزم توجه و تحول در یادگیری عمیق
- 14. معماری ترنسفورمر و نقش آن در مدلهای زبانی مدرن
- 15. مفهوم مکانیسم توجه به خود در مدلهای زبانی
- 16. آموزش پیشفرض و یادگیری بازنماییهای متنی
- 17. تفاوتهای کلیدی مدلهای انکودر و دیکودر
- 18. بررسی مدلهای زبانی بزرگ و مقیاسپذیری در آموزش
- 19. روشهای تنظیم دقیق مدلها برای کاربردهای تخصصی
- 20. مبانی هوش مصنوعی مولد و تولید متن خلاقانه
- 21. الگوریتمهای رمزگشایی و تولید متن در مدلهای مولد
- 22. نقش یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در بهبود مدلها
- 23. روشهای ارزیابی عملکرد مدلهای زبانی
- 24. کاربردهای مدلهای زبانی در سیستمهای پرسش و پاسخ
- 25. استفاده از مدلهای زبانی در تحلیل احساسات و نظرات
- 26. نقش هوش مصنوعی در ترجمه ماشینی و بومیسازی متون
- 27. مدلهای زبانی در دستیارهای هوشمند و تعاملات انسان و رایانه
- 28. اخلاق در هوش مصنوعی و اهمیت دقت در خروجیهای متن
- 29. چالشهای سوگیری در دادههای آموزشی و راهکارهای تعدیل آن
- 30. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدلهای زبانی
- 31. مدلهای زبانی چندوجهی و ترکیب متن با تصویر
- 32. روشهای بهینهسازی و فشردهسازی مدلهای زبانی برای اجرا
- 33. آینده هوش مصنوعی مولد و چشمانداز فناوریهای زبانی
- 34. پروژههای عملی در پیادهسازی مدلهای زبانی ساده
- 35. استفاده از کتابخانههای استاندارد پایتون در پردازش متن
- 36. طراحی جریان کاری برای تحلیل دادههای متنی حجیم
- 37. تکنیکهای مهندسی پرامپت برای دریافت خروجی بهینه
- 38. یکپارچهسازی مدلهای زبانی در نرمافزارهای کاربردی
- 39. تحلیل نقش هوش مصنوعی در ارتقای بهرهوری سازمانی
- 40. جمعبندی و مسیر پیش رو در توسعه مدلهای زبانی بومی
تگها:
NLP
پردازش زبان طبیعی
ترنسفورمر
شبکه عصبی
علم داده
مدلهای آماری
مدلهای زبانی بزرگ
هوش مصنوعی
هوش مصنوعی مولد
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.