کتاب پردازش زبان طبیعی پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی پیشرفته

موضوع کلی: علوم و فناوری‌های نوین رایانش

موضوع میانی: هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. نمودارهای زبانی و ساختار جمله
• 3. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 4. بردارسازی کلمات: روش‌های سنتی
• 5. بردارسازی کلمات: Word2Vec
• 6. بردارسازی کلمات: GloVe و FastText
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 8. مشکلات گرادیان محو شونده و منفجر شونده
• 9. شبکه‌های LSTM و GRU
• 10. توجه (Attention) در شبکه‌های عصبی
• 11. مکانیسم توجه خودکار
• 12. ترنسفورمرها: معماری و اجزا
• 13. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder) با ترنسفورمر
• 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر: BERT
• 15. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT
• 16. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر: GPT
• 17. تولید متن با مدل‌های GPT
• 18. خلاصه‌سازی متن خودکار
• 19. ترجمه ماشینی عصبی
• 20. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 21. برچسب‌زنی ترتیبی (Sequence Labeling)
• 22. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 23. طبقه‌بندی متن
• 24. پاسخ به سؤال (Question Answering)
• 25. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 26. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 27. چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 28. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
• 29. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 30. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی: چالش‌ها
• 31. مجموعه‌داده‌های زبان فارسی
• 32. پیش‌پردازش متن فارسی
• 33. ریشه‌یابی و نرمال‌سازی کلمات فارسی
• 34. مدل‌های زبانی فارسی: پارس‌برت
• 35. کاربردهای پردازش زبان طبیعی در فارسی: تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 36. کاربردهای پردازش زبان طبیعی در فارسی: چت‌بات‌ها
• 37. کاربردهای پردازش زبان طبیعی در فارسی: خلاصه‌سازی اخبار
• 38. کاربردهای پردازش زبان طبیعی در فارسی: تشخیص تقلب
• 39. پردازش زبان طبیعی و اخلاق
• 40. امنیت مدل‌های زبانی
• 41. آینده پردازش زبان طبیعی
• 42. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای منابع محدود
• 43. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 44. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 45. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی