فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای کارایی در ترجمه ماشینی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای کارایی در ترجمه ماشینی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی و مدل‌های زبانی
• 2. مفاهیم اساسی مدل‌های زبانی
• 3. تاریخچه ترجمه ماشینی
• 4. معماری مدل‌های زبانی
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در ترجمه ماشینی
• 6. مشکلات گرادیان ناپدید شونده و انفجاری در RNN
• 7. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 8. شبکه‌های گیت‌دار بازگشتی (GRU)
• 9. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در ترجمه ماشینی
• 10. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer)
• 11. خود-توجه (Self-Attention)
• 12. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder) در مدل‌های ترانسفورمر
• 13. تکنیک‌های رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
• 14. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
• 15. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 16. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی: معیار BLEU
• 17. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی: معیار METEOR
• 18. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی: معیار TER
• 19. داده‌های موازی و جمع‌آوری پیکره‌های زبانی
• 20. پردازش متن: توکنایز کردن (Tokenization)
• 21. پردازش متن: نرمال‌سازی متن
• 22. پردازش متن: حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 23. واژه‌نامه‌های زیرکلامی (Subword Vocabulary)
• 24. بایت جفت کدگذاری (Byte Pair Encoding - BPE)
• 25. WordPiece
• 26. SentencePiece
• 27. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر: BERT
• 28. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر: GPT
• 29. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر: T5
• 30. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در ترجمه ماشینی
• 31. یادگیری چندزبانه (Multilingual Learning)
• 32. ترجمه ماشینی صفر-شات (Zero-Shot Machine Translation)
• 33. ترجمه ماشینی با دانش محدود (Low-Resource Machine Translation)
• 34. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) در ترجمه ماشینی
• 35. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای سرعت و حافظه
• 36. کمیت‌سازی (Quantization) مدل‌های زبانی
• 37. هرس (Pruning) مدل‌های زبانی
• 38. بهینه‌سازی معماری مدل‌های زبانی
• 39. ترجمه ماشینی عصبی با حافظه خارجی
• 40. ترجمه ماشینی عصبی با ترکیب شبکه‌ها
• 41. استفاده از داده‌های تک‌زبانه برای بهبود ترجمه ماشینی
• 42. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 43. ترجمه ماشینی برای زبان‌های دارای منابع کم
• 44. ترجمه ماشینی برای زبان‌های با ساختار متفاوت
• 45. ترجمه ماشینی و چالش‌های زبان‌شناختی
• 46. ترجمه ماشینی و ابهام معنایی
• 47. ترجمه ماشینی و اصطلاحات تخصصی
• 48. استفاده از مدل‌های زبانی در سیستم‌های پاسخگویی به سؤال
• 49. ترجمه ماشینی و تولید متن
• 50. ترجمه ماشینی و خلاصه‌سازی متن
• 51. ترجمه ماشینی و چت‌بات‌ها
• 52. ترجمه ماشینی و دستیارهای صوتی
• 53. ابزارهای توسعه مدل‌های ترجمه ماشینی
• 54. فریم‌ورک‌های ترجمه ماشینی: TensorFlow
• 55. فریم‌ورک‌های ترجمه ماشینی: PyTorch
• 56. فریم‌ورک‌های ترجمه ماشینی: OpenNMT
• 57. استقرار مدل‌های ترجمه ماشینی
• 58. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های ترجمه ماشینی
• 59. آینده ترجمه ماشینی و مدل‌های زبانی
• 60. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی ترجمه ماشینی
• 61. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای پردازش زبان طبیعی فارسی
• 62. ویژگی‌های خاص زبان فارسی در ترجمه ماشینی
• 63. مدل‌سازی زبان فارسی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 64. ترجمه ماشینی از فارسی به زبان‌های دیگر
• 65. ترجمه ماشینی از زبان‌های دیگر به فارسی
• 66. ترجمه ماشینی و حفظ سبک نوشتاری
• 67. ترجمه ماشینی و تشخیص لحن متن
• 68. استفاده از بازخورد انسانی برای بهبود ترجمه ماشینی
• 69. ترجمه ماشینی و اخلاق
• 70. ترجمه ماشینی و حفظ حریم خصوصی
• 71. مدل‌های زبانی و تشخیص اخبار جعلی
• 72. ترجمه ماشینی و دسترسی به اطلاعات
• 73. ترجمه ماشینی و جهانی‌سازی محتوا