فلش‌کارت‌های آموزشی کاربردهای شبکه‌های عصبی در تحلیل و پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربردهای شبکه‌های عصبی در تحلیل و پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی با شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 3. مروری بر مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک
• 4. مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی
• 5. آشنایی با واژگان و جملات در NLP
• 6. پیش‌پردازش متن: توکن‌سازی
• 7. پیش‌پردازش متن: حذف کلمات توقف
• 8. پیش‌پردازش متن: ریشه‌یابی و لماتیزاسیون
• 9. مدل‌های زبانی آماری
• 10. مدل‌های زبانی مبتنی بر ان‌گرام
• 11. انتخاب بهترین مدل زبانی
• 12. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 13. معماری شبکه‌های RNN
• 14. کاربرد RNN در مدل‌سازی زبان
• 15. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (LSTM)
• 16. معماری LSTM
• 17. کاربرد LSTM در مدل‌سازی زبان
• 18. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 19. معماری GRU
• 20. کاربرد GRU در مدل‌سازی زبان
• 21. مفاهیم جاسازی واژگان (Word Embeddings)
• 22. روش‌های یادگیری جاسازی واژگان
• 23. Word2Vec: معماری و آموزش
• 24. GloVe: مفهوم و کاربرد
• 25. FastText: مزایا و کاربردها
• 26. مقایسه روش‌های جاسازی واژگان
• 27. کاربرد جاسازی واژگان در وظایف NLP
• 28. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 29. معماری ترنسفورمر: بخش رمزگذار
• 30. معماری ترنسفورمر: بخش رمزگشا
• 31. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 32. خود-توجهی (Self-Attention)
• 33. کاربرد ترنسفورمر در مدل‌سازی زبان
• 34. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 35. BERT: معماری و اصول
• 36. آموزش پیشرفته BERT
• 37. کاربرد BERT در وظایف مختلف NLP
• 38. GPT: معماری و رویکرد
• 39. نسخه‌های مختلف GPT
• 40. کاربرد GPT در تولید متن
• 41. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 42. کنترل تولید متن
• 43. ارزیابی کیفیت متن تولید شده
• 44. طبقه‌بندی متن
• 45. مدل‌های شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی متن
• 46. استفاده از ترنسفورمر برای طبقه‌بندی متن
• 47. تشخیص احساسات (Sentiment Analysis)
• 48. مدل‌های شبکه‌های عصبی برای تشخیص احساسات
• 49. کاربرد تشخیص احساسات در کسب‌وکار
• 50. ترجمه ماشینی
• 51. مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی برای ترجمه
• 52. ترجمه ماشینی با استفاده از ترنسفورمر
• 53. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
• 54. خلاصه‌سازی متن
• 55. روش‌های آماری برای خلاصه‌سازی
• 56. خلاصه‌سازی با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 57. خلاصه‌سازی استخراجی و چکیده‌ای
• 58. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی
• 59. پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 60. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش
• 61. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر متن
• 62. کاربرد شبکه‌های عصبی در پرسش و پاسخ
• 63. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)
• 64. مدل‌های شبکه‌های عصبی برای NER
• 65. کاربرد NER در استخراج اطلاعات
• 66. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 67. مدل‌های شبکه‌های عصبی برای POS Tagging
• 68. کاربرد POS Tagging در تحلیل زبان
• 69. پردازش زبان طبیعی در فارسی
• 70. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 71. منابع و ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 72. کاربرد مدل‌های زبانی در زبان فارسی
• 73. تحلیل گفتمان (Discourse Analysis)
• 74. شناسایی روابط بین جملات
• 75. مدل‌های شبکه‌های عصبی برای تحلیل گفتمان
• 76. پردازش زبان طبیعی در گفتار
• 77. تشخیص گفتار (Speech Recognition)
• 78. مدل‌های شبکه‌های عصبی برای تشخیص گفتار
• 79. تولید گفتار (Speech Synthesis)
• 80. مدل‌های شبکه‌های عصبی برای تولید گفتار
• 81. کاربرد پردازش زبان طبیعی در رباتیک
• 82. پردازش زبان طبیعی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 83. پردازش زبان طبیعی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 84. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 85. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در NLP
• 86. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 87. مسئولیت‌پذیری در توسعه NLP
• 88. آینده پردازش زبان طبیعی
• 89. تکنیک‌های پیشرفته در NLP
• 90. یادگیری تقویتی در NLP
• 91. یادگیری چند-وظیفه‌ای در NLP
• 92. مدل‌های دانش‌محور در NLP
• 93. کاربرد NLP در علوم پزشکی
• 94. کاربرد NLP در حوزه حقوق
• 95. پردازش زبان طبیعی برای آموزش
• 96. توسعه ابزارهای NLP برای زبان فارسی