کتاب تبدیل پرسش‌های متنی به SQL: آموزش جامع با Sequence-to-Sequence با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تبدیل پرسش‌های متنی به SQL: آموزش جامع با Sequence-to-Sequence

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پرسش‌های متنی به SQL
• 2. چرا تبدیل متن به SQL مهم است؟
• 3. مروری بر معماری Sequence-to-Sequence
• 4. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 5. مشکلات RNN و راه حل‌های آن‌ها
• 6. معرفی شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM)
• 7. معرفی واحدهای تکرارشونده دروازه‌ای (GRU)
• 8. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در Sequence-to-Sequence
• 9. انواع مختلف مکانیسم‌های توجه
• 10. پیاده‌سازی مدل Sequence-to-Sequence برای تبدیل متن به SQL
• 11. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
• 12. توکن‌سازی و لغت‌نامه (Vocabulary)
• 13. ایجاد مجموعه داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
• 14. انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب
• 15. آموزش مدل Sequence-to-Sequence
• 16. تنظیم هایپرپارامترها
• 17. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 18. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 19. بررسی و تحلیل نتایج
• 20. معرفی معماری Transformer
• 21. تفاوت‌های کلیدی Transformer با RNN
• 22. استفاده از Transformer در تبدیل متن به SQL
• 23. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی (Pre-trained Language Models)
• 24. استفاده از BERT برای بهبود عملکرد
• 25. استفاده از GPT برای تولید SQL
• 26. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 27. مدل‌های پیچیده‌تر Sequence-to-Sequence
• 28. استفاده از Copy Mechanism
• 29. استفاده از Pointer Networks
• 30. مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models)
• 31. پردازش پرسش‌های پیچیده
• 32. مدیریت وابستگی‌ها در پرسش‌ها
• 33. پاسخ به پرسش‌های چند بخشی
• 34. مدیریت جداول متعدد
• 35. کار با انواع داده‌های مختلف
• 36. بهینه‌سازی مدل برای سرعت و کارایی
• 37. استقرار مدل در محیط‌های عملیاتی
• 38. ابزارهای دیباگینگ و عیب‌یابی
• 39. رسیدگی به خطاهای SQL تولید شده
• 40. بهبود قابلیت تعمیم مدل
• 41. روش‌های ارزیابی و مقایسه مدل‌ها
• 42. آشنایی با پایگاه‌های داده مختلف (MySQL, PostgreSQL, SQL Server)
• 43. آینده تبدیل متن به SQL
• 44. تحقیقات و چالش‌های پیش رو