کتاب آموزش و ارزیابی مدلهای زبانی برای زبانهای با منابع ناچیز با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش و ارزیابی مدلهای زبانی برای زبانهای با منابع ناچیز
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: مدلهای زبانی برای زبانهای کممنابع (Low-Resource Languages)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر پردازش زبان طبیعی
- 2. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان
- 3. شبکههای عصبی و کاربرد آنها در زبانشناسی
- 4. واژهسازی و مدلسازی زبان
- 5. بردارسازی کلمات: روشها و تکنیکها
- 6. مدلهای زبانی n-گرمی
- 7. مدلهای زبانی عصبی: RNN، LSTM، GRU
- 8. مکانیسم توجه (Attention) در مدلهای زبانی
- 9. ترانسفورمرها و معماری آنها
- 10. مدلهای زبانی پیشآموزشدیده: BERT، GPT، XLNet
- 11. Fine-tuning مدلهای زبانی پیشآموزشدیده
- 12. ارزیابی مدلهای زبانی: معیارها و روشها
- 13. Perplexity به عنوان معیار ارزیابی
- 14. BLEU score و ارزیابی ترجمه ماشینی
- 15. ROUGE score و ارزیابی خلاصهسازی متن
- 16. تولید متن با مدلهای زبانی
- 17. تکمیل متن و پیشنهاد کلمه
- 18. خلاصهسازی متن خودکار
- 19. ترجمه ماشینی عصبی
- 20. تشخیص نام موجودیتها (NER)
- 21. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
- 22. طبقهبندی متن
- 23. پاسخ به سؤال (Question Answering)
- 24. مدیریت دادههای متنی برای زبانهای با منابع ناچیز
- 25. جمعآوری و آمادهسازی دادههای زبانی
- 26. تکنیکهای افزایش داده (Data Augmentation)
- 27. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) برای زبانهای با منابع ناچیز
- 28. روشهای نیمهنظارتی (Semi-Supervised Learning)
- 29. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
- 30. مدلسازی زبان برای زبان فارسی
- 31. ویژگیهای خاص زبان فارسی و چالشهای آن
- 32. پردازش زبان فارسی: ابزارها و منابع
- 33. مجموعههای داده فارسی برای آموزش مدلهای زبانی
- 34. ارزیابی مدلهای زبانی فارسی
- 35. مقایسه مدلهای زبانی مختلف برای زبان فارسی
- 36. بهینهسازی مدلهای زبانی برای منابع محاسباتی محدود
- 37. تکنیکهای کوانتیزاسیون (Quantization)
- 38. تکنیکهای هرس (Pruning)
- 39. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 40. استفاده از مدلهای زبانی در کاربردهای خاص
- 41. مدیریت چتباتها و دستیارهای مجازی
- 42. استخراج اطلاعات از متون فارسی
- 43. تشخیص و اصلاح غلطهای املایی و نگارشی
- 44. تحلیل شبکههای اجتماعی و استخراج ترندها
- 45. پردازش زبان طبیعی برای تحلیل اسناد حقوقی
- 46. کاربرد مدلهای زبانی در حوزه پزشکی
- 47. تفسیرپذیری مدلهای زبانی
- 48. روشهای توضیحدهی مدل (Explainable AI)
- 49. ارائه نتایج مدل به کاربران
- 50. چالشها و محدودیتهای مدلهای زبانی
- 51. سوگیری (Bias) در مدلهای زبانی
- 52. حریم خصوصی و امنیت دادهها
- 53. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
- 54. آینده مدلهای زبانی و تحقیقات آتی
تگها:
NLP
آموزش هوش مصنوعی
ارزیابی مدل زبانی
پردازش زبان طبیعی
دادهکاوی
زبانشناسی محاسباتی
زبانهای کممنابع
مدل زبانی
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.