فلش‌کارت‌های آموزشی کاربرد هرس در مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی (Machine Translation)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد هرس در مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی (Machine Translation)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی و کاربرد هرس
• 2. مبانی هرس در مدل‌های زبانی
• 3. انواع هرس مدل‌های زبانی
• 4. هرس مبتنی بر اهمیت پارامترها
• 5. هرس مبتنی بر ساختار مدل
• 6. هرس مبتنی بر هرس فعال‌سازی‌ها
• 7. هرس مبتنی بر هرس کانال‌ها
• 8. هرس مبتنی بر هرس لایه‌ها
• 9. هرس مبتنی بر هرس سرها در مدل‌های ترنسفورمر
• 10. ارتباط هرس با فشرده‌سازی مدل
• 11. تاثیر هرس بر اندازه مدل
• 12. تاثیر هرس بر سرعت استنتاج
• 13. تاثیر هرس بر دقت مدل
• 14. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی هرس شده
• 15. مجموعه داده‌های استاندارد برای ترجمه ماشینی
• 16. پیش‌پردازش داده‌ها برای ترجمه ماشینی
• 17. Tokenization و Subword Tokenization
• 18. مدل‌های زبانی آماری برای ترجمه
• 19. مدل‌های زبانی عصبی برای ترجمه
• 20. معماری Seq2Seq برای ترجمه ماشینی
• 21. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 22. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 23. معماری Encoder-Decoder در ترنسفورمر
• 24. Self-Attention و Multi-Head Attention
• 25. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 26. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 27. معماری GPT و مدل‌های مشابه
• 28. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
• 29. تکنیک‌های Fine-tuning برای ترجمه ماشینی
• 30. هرس در مدل‌های ترنسفورمر برای ترجمه
• 31. هرس وزن‌ها در مدل‌های ترنسفورمر
• 32. هرس اتصالات در مدل‌های ترنسفورمر
• 33. هرس نورون‌ها در مدل‌های ترنسفورمر
• 34. هرس سرها در مدل‌های ترنسفورمر
• 35. هرس لایه‌ها در مدل‌های ترنسفورمر
• 36. هرس مبتنی بر اهمیت کلمات کلیدی
• 37. هرس مبتنی بر تکرارپذیری
• 38. هرس مبتنی بر پراکندگی فعال‌سازی‌ها
• 39. استراتژی‌های هرس افزایشی (Incremental Pruning)
• 40. استراتژی‌های هرس تکراری (Iterative Pruning)
• 41. بهینه‌سازی مدل‌های هرس شده
• 42. پس‌پردازش مدل‌های هرس شده
• 43. تکنیک‌های Quantization برای کاهش حجم مدل
• 44. تکنیک‌های Knowledge Distillation
• 45. مقایسه هرس با سایر روش‌های فشرده‌سازی
• 46. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی هرس شده
• 47. معیارهای BLEU, METEOR, TER
• 48. تست‌های A/B برای ارزیابی کیفیت ترجمه
• 49. مدیریت منابع محاسباتی در هرس مدل‌ها
• 50. کاربرد هرس در ترجمه ماشینی برای زبان‌های کم‌منبع
• 51. چالش‌های هرس در مدل‌های بزرگ
• 52. تکنیک‌های هرس خودکار (Automated Pruning)
• 53. یادگیری تقویتی برای هرس مدل‌ها
• 54. شبکه‌های عصبی مولد (GANs) در هرس مدل‌ها
• 55. کاربرد هرس در ترجمه ماشینی عصبی
• 56. هرس مدل‌های NMT (Neural Machine Translation)
• 57. هرس مدل‌های Transformer NMT
• 58. تکنیک‌های هرس برای بهبود کارایی NMT
• 59. تاثیر هرس بر واژگان و دستور زبان در ترجمه
• 60. هرس و حفظ معنای اصلی ترجمه
• 61. مطالعات موردی در هرس مدل‌های ترجمه
• 62. تحلیل تاثیر هرس بر انواع متون
• 63. هرس در ترجمه متون تخصصی
• 64. هرس در ترجمه متون ادبی
• 65. هرس در ترجمه متون فنی
• 66. هرس در ترجمه متون حقوقی
• 67. هرس در ترجمه متون پزشکی
• 68. هرس در ترجمه متون دینی (با احتیاط و چارچوب رسمی)
• 69. بررسی مقالات پیشرو در زمینه هرس ترجمه ماشینی
• 70. چشم‌انداز آینده هرس در مدل‌های زبانی
• 71. اخلاق در توسعه و استفاده از مدل‌های ترجمه هرس شده
• 72. مسائل مربوط به حریم خصوصی در ترجمه ماشینی
• 73. مسائل مربوط به سوگیری در مدل‌های ترجمه
• 74. راهکارهای کاهش سوگیری در مدل‌های ترجمه
• 75. کاربرد هرس برای کاهش سوگیری
• 76. استانداردهای فنی در پیاده‌سازی هرس
• 77. راهنمای عملی برای پیاده‌سازی هرس
• 78. ابزارها و کتابخانه‌های متن‌باز برای هرس
• 79. مثال‌های کدنویسی برای هرس مدل‌های ترنسفورمر
• 80. تنظیم پارامترهای هرس
• 81. عیب‌یابی و رفع اشکال در مدل‌های هرس شده
• 82. ارزیابی ریسک‌های امنیتی در مدل‌های هرس شده
• 83. اهمیت بازبینی و به‌روزرسانی مدل‌های هرس شده
• 84. مطالعات موردی در کاربرد هرس در ترجمه ماشینی در ایران
• 85. چالش‌های بومی‌سازی مدل‌های ترجمه هرس شده
• 86. پیشرفت‌های اخیر در حوزه هرس مدل‌های زبانی
• 87. تاثیر هرس بر مصرف انرژی در مراکز داده
• 88. راهکارهای افزایش پایداری در توسعه مدل‌های زبانی
• 89. اهمیت آموزش مستمر در حوزه هوش مصنوعی
• 90. بررسی نقش هرس در دستیابی به هوش مصنوعی کارآمد