کتاب تحلیل متن با ترانسفورمرها: از صفر تا قهرمانی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل متن با ترانسفورمرها: از صفر تا قهرمانی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
• 3. مفاهیم اساسی یادگیری عمیق
• 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 5. شبکه‌های LSTM و GRU برای پردازش متن
• 6. معرفی ترانسفورمرها: معماری و مزایا
• 7. خودتوجهی (Self-Attention): قلب تپنده ترانسفورمرها
• 8. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و ترانسفورمرها
• 9. Hugging Face Transformers: معرفی کتابخانه
• 10. نصب و پیکربندی Hugging Face Transformers
• 11. بارگیری و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 12. Tokenization: تبدیل متن به اعداد
• 13. Embedding لغات: نمایش برداری کلمات
• 14. Fine-tuning مدل‌های ترانسفورمر
• 15. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در NLP
• 16. طبقه‌بندی متن با ترانسفورمرها
• 17. تحلیل احساسات با استفاده از ترانسفورمرها
• 18. خلاصه‌سازی متن با ترانسفورمرها
• 19. ترجمه ماشینی با ترانسفورمرها
• 20. پرسش و پاسخ با ترانسفورمرها
• 21. تولید متن با ترانسفورمرها
• 22. مدل BERT و کاربردهای آن
• 23. مدل RoBERTa و بهبود عملکرد
• 24. مدل DistilBERT: فشرده‌سازی مدل‌ها
• 25. مدل XLNet و مزایای آن
• 26. مدل GPT-2: تولید متن روان
• 27. مدل GPT-3: توانایی‌های پیشرفته
• 28. استفاده از ترانسفورمرها برای تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 29. تشخیص روابط بین موجودیت‌ها
• 30. مدل‌های ترانسفورمر برای پاسخ به سوالات چندگزینه‌ای
• 31. تحلیل ابهام معنایی کلمات
• 32. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی
• 33. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 34. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده فارسی
• 35. ساخت مدل ترانسفورمر فارسی سفارشی
• 36. بهینه‌سازی مدل‌های ترانسفورمر برای منابع محدود
• 37. استفاده از GPU برای آموزش مدل‌ها
• 38. تکنیک‌های کاهش حافظه در آموزش مدل‌ها
• 39. ارزیابی عملکرد مدل‌های NLP
• 40. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی متن
• 41. معیارهای ارزیابی ترجمه ماشینی
• 42. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی متن
• 43. تفسیرپذیری مدل‌های ترانسفورمر
• 44. روش‌های بصری‌سازی توجه (Attention Visualization)
• 45. کاربردهای عملی تحلیل متن در صنایع مختلف
• 46. تحلیل نظرات مشتریان
• 47. تشخیص اخبار جعلی
• 48. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 49. استفاده از ترانسفورمرها در چت‌بات‌ها
• 50. تحلیل متن حقوقی
• 51. تحلیل متن پزشکی
• 52. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 53. حفظ حریم خصوصی در پردازش متن
• 54. مقابله با سوگیری در مدل‌های NLP
• 55. آینده پردازش زبان طبیعی و ترانسفورمرها
• 56. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 57. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 58. تحقیق و توسعه در زمینه ترانسفورمرها
• 59. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های دیگر NLP
• 60. TensorFlow و Keras برای NLP
• 61. PyTorch برای NLP
• 62. استفاده از ترانسفورمرها در پردازش گفتار
• 63. تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text)
• 64. تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech)
• 65. آشنایی با APIهای Hugging Face
• 66. استقرار مدل‌های ترانسفورمر
• 67. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار
• 68. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های مستقر