فلش‌کارت‌های آموزشی اصول و تکنیک‌های پیشرفته تولید زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول و تکنیک‌های پیشرفته تولید زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation - NLG)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. نمادپردازی و نمایش متن در زبان فارسی
• 3. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 4. توکن‌سازی و قطعه‌بندی متن
• 5. ریشه‌یابی و لماتیزاسیون در زبان فارسی
• 6. مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها
• 7. مدل‌های n-گرامی
• 8. برآورد احتمال در مدل‌های زبانی
• 9. هموارسازی (Smoothing) در مدل‌های زبانی
• 10. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش زبان
• 12. حافظه بلندمدت (LSTM) و دروازه‌های آن
• 13. شبکه‌های عصبی دوطرفه (Bi-RNN)
• 14. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 15. ترانسفورمرها و معماری آن‌ها
• 16. مدل‌های ترانسفورمر از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 17. Fine-tuning مدل‌های ترانسفورمر برای وظایف خاص
• 18. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 19. مدل‌های مولد متخاصم (GAN) برای تولید متن
• 20. تکنیک‌های کنترل تولید متن
• 21. خلاصه‌سازی متن: روش‌های استخراجی و انتزاعی
• 22. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) در زبان فارسی
• 23. برچسب‌زنی نقش دستوری (POS Tagging)
• 24. تجزیه وابستگی (Dependency Parsing)
• 25. تحلیل احساسات در متن فارسی
• 26. طبقه‌بندی متن: روش‌ها و الگوریتم‌ها
• 27. مدل‌های طبقه‌بندی مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 28. مدل‌های طبقه‌بندی مبتنی بر درخت تصمیم
• 29. مدل‌های طبقه‌بندی مبتنی بر جنگل تصادفی
• 30. استخراج اطلاعات از متن
• 31. روابط استخراجی و شبکه‌های دانش
• 32. پاسخ به سؤال (Question Answering)
• 33. چت‌بات‌ها و سیستم‌های مکالمه
• 34. تولید پاسخ‌های منسجم و مرتبط
• 35. مدیریت گفتگو و ردیابی حالت
• 36. ترجمه ماشینی: رویکردها و چالش‌ها
• 37. ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
• 38. ارزیابی ترجمه ماشینی
• 39. بهبود کیفیت ترجمه ماشینی
• 40. پردازش زبان طبیعی برای بازیابی اطلاعات
• 41. جستجوی معنایی و رتبه‌بندی اسناد
• 42. مدل‌های بازنمایی کلمه (Word Embeddings)
• 43. Word2Vec و GloVe
• 44. FastText و مدل‌های زیرکلمه (Subword Models)
• 45. استفاده از Embedding ها در وظایف NLP
• 46. یادگیری نمایش جمله (Sentence Embeddings)
• 47. بهینه‌سازی مدل‌های زبان طبیعی
• 48. تنظیم هایپرمترها (Hyperparameter Tuning)
• 49. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 50. مقیاس‌پذیری مدل‌های زبان طبیعی
• 51. پردازش زبان طبیعی در منابع محدود
• 52. استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده و بدون برچسب
• 53. آموزش انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 54. تطبیق دامنه (Domain Adaptation)
• 55. کاربردهای عملی پردازش زبان طبیعی در فارسی
• 56. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 57. پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت
• 58. پردازش زبان طبیعی در حوزه حقوقی
• 59. پردازش زبان طبیعی در حوزه مالی
• 60. اخلاق و چالش‌های پردازش زبان طبیعی
• 61. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 62. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 63. مسائل مربوط به دسترسی و انصاف
• 64. آینده پردازش زبان طبیعی