کتاب الگوهای انتقال یادگیری در NLP: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره الگوهای انتقال یادگیری در NLP: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: انتقال یادگیری در NLP

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر انتقال یادگیری در NLP
• 2. پیش‌نیازهای یادگیری عمیق در پردازش زبان
• 3. بیانیهٔ مسئلهٔ انتقال الگو در NLP
• 4. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای NLP
• 5. توکنیزاسیون و نمایش‌های واژگانی
• 6. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده: مفهوم و کاربرد
• 7. الگوهای پایهٔ انتقال یادگیری
• 8. Fine-tuning به عنوان الگوی انتقال
• 9. انتقال یادگیری صفر-نمونه (Zero-shot Transfer)
• 10. انتقال یادگیری کم‌نمونه (Few-shot Transfer)
• 11. تنظیم دقیق چندزبانه
• 12. الگوهای انتقال بین‌زبانه
• 13. Adapter-based Transfer Learning
• 14. Prefix Tuning و Prompt Tuning
• 15. انتقال الگو در دسته‌بندی متن
• 16. انتقال الگو در نام‌برداری موجودیت
• 17. انتقال الگو در تحلیل حس‌داد
• 18. انتقال الگو در شناسایی رابطه
• 19. انتقال الگو در دنباله‌به‌دنبال (Seq2Seq)
• 20. انتقال الگو در ترجمه ماشینی
• 21. انتقال الگو در خلاصه‌سازی متن
• 22. انتقال الگو در پاسخ به سؤال
• 23. انتقال الگو در تگ‌گذاری دستوری
• 24. انتقال الگو در نمایه‌سازی دستوری
• 25. الگوهای انتقال مبتنی بر الگو (Pattern-based Transfer)
• 26. انتقال با داده‌های ناقص و نامتوازن
• 27. افزایش داده برای انتقال یادگیری
• 28. داده‌های مصنوعی و نقش آن در انتقال
• 29. انتقال یادگیری چندمرحله‌ای
• 30. انتقال تدریجی (Progressive Transfer)
• 31. انتقال از مدل‌های بزرگ به مدل‌های کوچک
• 32. Knowledge Distillation برای انتقال
• 33. انتقال الگو در مدل‌های تولیدی
• 34. مدل‌های زبانی بزرگ و الگوهای انتقال
• 35. BERT و الگوهای انتقال آن
• 36. GPT و الگوهای انتقال آن
• 37. T5 و الگوهای انتقال آن
• 38. RoBERTa و الگوهای انتقال آن
• 39. XLNet و الگوهای انتقال آن
• 40. الگوهای انتقال در مدل‌های رمزگشا
• 41. الگوهای انتقال در مدل‌های رمزنگار-رمزگشا
• 42. مدیریت تداخل کندوکاو (Catastrophic Forgetting)
• 43. بازشماری پارامترها برای انتقال
• 44. تنظیم‌های ابتدایی هوشمند (Smart Initialization)
• 45. انتقال الگو در حوزهٔ مالی
• 46. انتقال الگو در حوزهٔ پزشکی
• 47. انتقال الگو در حوزهٔ حقوقی
• 48. انتقال الگو در حوزهٔ اجتماعی
• 49. ارزیابی مدل‌های منتقل‌شده
• 50. معیارهای ارزیابی انتقال یادگیری
• 51. آزمون‌های تطبیقی و تعمیم‌پذیری
• 52. تحلیل خطا در مدل‌های منتقل‌شده
• 53. داده‌های آزمون و اعتبارسنجی
• 54. ابزارهای برنامه‌نویسی برای انتقال یادگیری
• 55. کتابخانه‌های PyTorch برای الگوهای انتقال
• 56. کتابخانه‌های TensorFlow برای الگوهای انتقال
• 57. Hugging Face و الگوهای انتقال
• 58. پیاده‌سازی عملی الگوهای انتقال
• 59. بهینه‌سازی هستهٔ مدل برای انتقال
• 60. انتخاب لایه‌ها برای انتقال
• 61. نرخ یادگیری و تنظیمات آموزشی
• 62. نمونه‌برداری و دسته‌بندی داده برای انتقال
• 63. اعتبارسنجی متقاطع در انتقال یادگیری
• 64. مقایسه الگوهای انتقال مختلف
• 65. انتخاب الگوی مناسب برای کاربرد
• 66. موانع انتقال یادگیری و راهکارها
• 67. شکاف توزیعی (Domain Gap) و رفع آن
• 68. انتقال الگو در زمان واقعی
• 69. مقیاس‌پذیری الگوهای انتقال
• 70. اخلاق و تعادل در انتقال یادگیری
• 71. تبیین‌پذیری مدل‌های منتقل‌شده
• 72. روندهای نوین الگوهای انتقال
• 73. چشم‌انداز آیندهٔ انتقال در NLP
• 74. مطالعه موردی: انتقال الگو در زبان فارسی
• 75. مطالعه موردی: انتقال الگو چندزبانه
• 76. پروژهٔ عملی: طراحی الگوی انتقال از صفر
• 77. پروژهٔ عملی: بهینه‌سازی الگوی انتقال موجود
• 78. اشکال‌زدایی و دیباگ مدل‌های منتقل‌شده
• 79. مستندسازی و تکثیر الگوهای انتقال