فلش‌کارت‌های آموزشی تحلیل متن و استخراج اطلاعات با استفاده از مدل Phi-4 مایکروسافت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل متن و استخراج اطلاعات با استفاده از مدل Phi-4 مایکروسافت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
• 4. آشنایی با مدل Phi-4 مایکروسافت
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Phi-4
• 6. مفاهیم پایه پردازش متن
• 7. پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 8. توکنیزاسیون و نرمال‌سازی متن
• 9. مدل‌سازی زبان و پیش‌بینی کلمه بعدی
• 10. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل متن
• 11. استخراج اطلاعات از متن
• 12. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 13. دسته‌بندی متن
• 14. تحلیل احساسات در متن
• 15. خلاصه‌سازی خودکار متن
• 16. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی
• 17. تولید متن خلاقانه
• 18. تولید پاسخ برای پرسش‌ها
• 19. مدل Phi-4 در وظایف درک مطلب
• 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 21. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 22. متریک‌های ارزیابی پردازش زبان طبیعی
• 23. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل Phi-4
• 24. آموزش مدل Phi-4 با داده‌های سفارشی
• 25. کاربرد Phi-4 در حوزه سلامت (با رعایت حریم خصوصی)
• 26. کاربرد Phi-4 در حوزه آموزش (با رعایت محتوای آموزشی)
• 27. کاربرد Phi-4 در حوزه حقوق (با رعایت قوانین)
• 28. کاربرد Phi-4 در حوزه اقتصاد (با رعایت مقررات)
• 29. مدیریت دانش سازمانی با Phi-4
• 30. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی با Phi-4
• 31. فیلترینگ محتوا با استفاده از Phi-4
• 32. تشخیص اسپم و هرزنامه با Phi-4
• 33. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 34. بازیابی اطلاعات پیشرفته
• 35. تحلیل معنایی متن
• 36. پردازش زبان طبیعی فارسی با Phi-4
• 37. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 38. توسعه ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 39. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان
• 40. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 41. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 42. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 43. مفهوم جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 44. Word2Vec و GloVe
• 45. جاسازی‌های مبتنی بر زمینه (Contextual Embeddings)
• 46. BERT و مدل‌های مشابه
• 47. مفهوم Attention در ترنسفورمرها
• 48. Transformer Encoder و Decoder
• 49. کاربرد ترنسفورمرها در وظایف مختلف NLP
• 50. مدل‌های زبانی مولد
• 51. روش‌های آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 52. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 53. یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
• 54. تکنیک‌های پیشرفته پیش‌پردازش
• 55. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 56. تجزیه وابستگی (Dependency Parsing)
• 57. تشخیص و رفع ابهام معنایی واژگان (WSD)
• 58. تحلیل روابط بین جملات
• 59. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 60. استخراج دانش از متن
• 61. گراف‌های دانش و مدل‌های زبانی
• 62. تولید توضیحات تصویری (Image Captioning)
• 63. پردازش زبان طبیعی چندوجهی
• 64. اخلاقیات در هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 65. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 66. روش‌های کاهش سوگیری
• 67. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
• 68. امنیت مدل‌های زبانی
• 69. ملاحظات قانونی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 70. چارچوب‌های نظارتی برای هوش مصنوعی
• 71. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 72. مدل‌های زبانی کوچک و کارآمد
• 73. کاربردهای عملی مدل Phi-4 در تحلیل متن
• 74. تحلیل متن‌های فنی و علمی
• 75. تحلیل متون تاریخی و ادبی
• 76. تحلیل داده‌های نظرسنجی
• 77. استخراج اطلاعات از اسناد حقوقی
• 78. تحلیل اخبار و گزارش‌های رسانه‌ای
• 79. کاربرد در ساخت چت‌بات‌های هوشمند
• 80. توسعه دستیاران مجازی
• 81. پشتیبانی مشتریان با استفاده از Phi-4
• 82. خودکارسازی فرآیندهای اداری
• 83. نظارت بر محتوا و انطباق آن
• 84. مدیریت ریسک با تحلیل متن
• 85. پیش‌بینی روندها با استفاده از داده‌های متنی
• 86. تحلیل رقبا با استفاده از محتوای عمومی
• 87. بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی
• 88. کاربرد در آموزش زبان
• 89. تولید محتوای آموزشی
• 90. ارزیابی خودکار تکالیف نوشتاری
• 91. شبیه‌سازی مکالمات
• 92. پایان‌نامه و پروژه‌های مرتبط با Phi-4
• 93. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی Phi-4
• 94. مقایسه Phi-4 با مدل‌های دیگر
• 95. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پردازش زبان طبیعی
• 96. بهینه‌سازی مدل برای کاربردهای خاص
• 97. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده