فلش‌کارت‌های آموزشی استفاده از مدل‌های برداری (Embeddings) در پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از مدل‌های برداری (Embeddings) در پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. تاریخچه پردازش زبان طبیعی
• 3. کاربردهای پردازش زبان طبیعی
• 4. مبانی زبان‌شناسی رایانشی
• 5. ساختارهای زبانی: واج‌شناسی و آواشناسی
• 6. ساختارهای زبانی: صرف‌شناسی
• 7. ساختارهای زبانی: نحو
• 8. ساختارهای زبانی: معناشناسی
• 9. ساختارهای زبانی: کاربردشناسی
• 10. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 11. پاک‌سازی داده‌های متنی
• 12. نرمال‌سازی متن
• 13. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 14. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 15. لمتیزاسیون (Lemmatization)
• 16. توکن‌سازی (Tokenization)
• 17. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 18. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 19. تجزیه وابستگی (Dependency Parsing)
• 20. تجزیه گشت (Constituency Parsing)
• 21. مدل‌های زبانی آماری
• 22. مدل‌های زبانی N-gram
• 23. مزایا و معایب مدل‌های N-gram
• 24. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
• 25. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 26. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 28. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 29. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 30. مقدمه‌ای بر مدل‌های برداری (Embeddings)
• 31. مفهوم فضای برداری
• 32. مفهوم نمایش کلمات (Word Representation)
• 33. مدل‌های برداری سنتی
• 34. مدل Word2Vec
• 35. معماری Skip-gram
• 36. معماری CBOW
• 37. آموزش مدل Word2Vec
• 38. مزایا و معایب Word2Vec
• 39. مدل GloVe
• 40. مبانی مدل GloVe
• 41. مقایسه GloVe با Word2Vec
• 42. مدل FastText
• 43. یادگیری بردار کلمات از روی کاراکترها
• 44. مزایا و معایب FastText
• 45. کاربرد مدل‌های برداری در طبقه‌بندی متن
• 46. کاربرد مدل‌های برداری در تشخیص احساسات
• 47. کاربرد مدل‌های برداری در ترجمه ماشینی
• 48. کاربرد مدل‌های برداری در پاسخ‌گویی به سوالات
• 49. کاربرد مدل‌های برداری در خلاصه‌سازی متن
• 50. مدل‌های برداری مبتنی بر زمینه (Contextual Embeddings)
• 51. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
• 52. معماری ترنسفورمر
• 53. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 54. مدل BERT
• 55. پیش‌آموزش مدل BERT
• 56. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT
• 57. کاربردهای BERT در وظایف NLP
• 58. مدل GPT
• 59. معماری GPT
• 60. نسخه‌های مختلف GPT
• 61. کاربردهای GPT
• 62. مدل‌های برداری فارسی
• 63. چالش‌های مدل‌سازی زبان فارسی
• 64. مجموعه داده‌های متنی فارسی
• 65. آموزش مدل‌های برداری برای زبان فارسی
• 66. ارزیابی مدل‌های برداری
• 67. معیارهای ارزیابی کیفیت بردارها
• 68. تست‌های استاندارد ارزیابی بردار
• 69. کاربرد عملی مدل‌های برداری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 70. کاربرد عملی در موتورهای جستجو
• 71. کاربرد عملی در چت‌بات‌ها
• 72. کاربرد عملی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 73. کاربرد عملی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 74. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 75. حریم خصوصی داده‌های متنی
• 76. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 77. مقابله با سوگیری در مدل‌های زبانی
• 78. مسائل مربوط به زبان فارسی در مدل‌سازی
• 79. تکنیک‌های پیشرفته مدل‌سازی زبان
• 80. مدل‌های برداری چندزبانه
• 81. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 82. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 83. کاربرد LLMs در وظایف پیچیده NLP
• 84. آینده پردازش زبان طبیعی
• 85. چالش‌های پیش روی NLP
• 86. نوآوری‌های آینده در مدل‌های برداری
• 87. جمع‌بندی و مسیرهای تحقیقاتی
• 88. کاربرد مدل‌های برداری در حوزه سلامت
• 89. کاربرد مدل‌های برداری در حوزه آموزش
• 90. کاربرد مدل‌های برداری در حوزه حقوق
• 91. کاربرد مدل‌های برداری در حوزه اقتصاد
• 92. کاربرد مدل‌های برداری در حوزه فرهنگ
• 93. مدل‌سازی زبان فارسی با رویکرد اسلامی
• 94. تحلیل متون دینی با استفاده از مدل‌های برداری
• 95. بررسی ساختارهای زبانی در ادعیه و زیارات
• 96. شناسایی الگوهای معنایی در متون روایی
• 97. استفاده از مدل‌های برداری برای دسته‌بندی احادیث
• 98. تحلیل مفاهیم عرفانی با رویکرد آماری
• 99. مدل‌سازی زبان فارسی در چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی
• 100. تحلیل محتوای رسانه‌ها بر اساس معیارهای خانواده ایرانی-اسلامی