فلش‌کارت‌های آموزشی کاربردهای عملی یادگیری عمیق برای درک زبان فارسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربردهای عملی یادگیری عمیق برای درک زبان فارسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی
• 2. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی و اصول
• 3. تابع فعال‌سازی و نقش آن در یادگیری عمیق
• 4. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی: روش‌ها و چالش‌ها
• 5. معماری‌های شبکه عصبی: MLP، CNN و RNN
• 6. پردازش زبان طبیعی: مفاهیم و کاربردها
• 7. نمایش کلمات: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن در زبان
• 9. مشکلات گرادیان ناپایدار و روش‌های حل آن
• 10. شبکه‌های حافظه‌دار بلندمدت (LSTM) و دروازه‌های آن‌ها
• 11. شبکه‌های گیت‌دار بازگشتی (GRU) و مقایسه با LSTM
• 12. مدل‌های توالی به توالی (Sequence-to-Sequence) و کاربردها
• 13. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های توالی به توالی
• 14. تبدیل‌کننده‌ها (Transformers) و معماری آن‌ها
• 15. خود-توجه (Self-Attention) و اهمیت آن در پردازش زبان
• 16. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آن‌ها
• 17. پیش‌آموزش (Pre-training) و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 18. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در پردازش زبان طبیعی
• 19. دسته‌بندی متن: روش‌ها و الگوریتم‌ها
• 20. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و کاربردهای تجاری
• 21. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) و کاربردها
• 22. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization): روش‌های استخراجی و تولیدی
• 23. ترجمه ماشینی (Machine Translation): مدل‌ها و چالش‌ها
• 24. تولید متن (Text Generation) با استفاده از یادگیری عمیق
• 25. پرسش و پاسخ (Question Answering) و سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 26. مدل‌های چت‌بات (Chatbot) و طراحی مکالمات
• 27. تشخیص زبان و شناسایی گویش‌ها
• 28. اصلاح املایی و نگارشی خودکار
• 29. پردازش زبان فارسی: چالش‌ها و ویژگی‌ها
• 30. مجموعه‌داده‌های زبان فارسی: منابع و ابزارها
• 31. پیش‌پردازش داده‌های متنی فارسی
• 32. نرمال‌سازی متن فارسی: حذف علائم نگارشی و اعداد
• 33. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization) در فارسی
• 34. ساخت واژه‌نامه‌های تخصصی فارسی
• 35. مدل‌های زبانی فارسی: آموزش و ارزیابی
• 36. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش صوت فارسی
• 37. تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text) در فارسی
• 38. تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech) در فارسی
• 39. تشخیص گوینده (Speaker Recognition) در فارسی
• 40. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی فارسی
• 41. شناسایی اخبار جعلی (Fake News Detection) در فارسی
• 42. تحلیل روندهای موضوعی (Topic Modeling) در متون فارسی
• 43. استخراج دانش (Knowledge Extraction) از متون فارسی
• 44. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق (Explainable AI)
• 45. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی: معیارها و روش‌ها
• 46. تکنیک‌های مقابله با بیش‌برازش (Overfitting)
• 47. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 48. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای منابع محدود
• 49. استفاده از GPU و TPU در آموزش مدل‌ها
• 50. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق: TensorFlow و PyTorch
• 51. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل متون حقوقی فارسی
• 52. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل متون پزشکی فارسی
• 53. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل متون ادبی فارسی
• 54. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در پردازش زبان طبیعی
• 55. آینده یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی