فلش‌کارت‌های آموزشی تولید متن از گراف دانش با پایتون و پایتورچ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تولید متن از گراف دانش با پایتون و پایتورچ

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر گراف دانش و تولید متن
• 2. ساختار گراف دانش: مفاهیم و اجزا
• 3. آشنایی با Wikidata و نحوه دسترسی به داده‌ها
• 4. نصب و راه‌اندازی پایتون و پایتورچ برای پردازش گراف دانش
• 5. مروری بر کتابخانه‌های کلیدی: PyTorch, Transformers, SPARQLWrapper
• 6. درک مفهوم Entity Linking و Entity Recognition
• 7. پیاده‌سازی Entity Linking با استفاده از ابزارهای موجود
• 8. استخراج روابط (Relation Extraction) از گراف دانش
• 9. ایجاد نمایش‌های برداری (Embeddings) برای موجودیت‌ها و روابط
• 10. معماری‌های شبکه عصبی برای تولید متن
• 11. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer-based Language Models)
• 12. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تولید متن
• 13. تکنیک‌های Decoding در تولید متن: Greedy Decoding, Beam Search
• 14. ارزیابی کیفیت متن تولید شده: BLEU, ROUGE, METEOR
• 15. پیاده‌سازی یک سیستم ساده تولید متن از گراف دانش
• 16. استفاده از SPARQL برای پرس‌وجو از گراف دانش
• 17. پیش‌پردازش داده‌های گراف دانش برای آموزش مدل
• 18. ساخت مجموعه داده (Dataset) برای تولید متن
• 19. آموزش مدل تولید متن با استفاده از داده‌های گراف دانش
• 20. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 21. تکنیک‌های جلوگیری از Overfitting
• 22. استفاده از Attention Mechanism در مدل‌های تولید متن
• 23. تولید متن چندزبانه از گراف دانش
• 24. کنترل ویژگی‌های متن تولید شده (مانند سبک و لحن)
• 25. تولید متن خلاقانه از گراف دانش
• 26. مقایسه روش‌های مختلف تولید متن از گراف دانش
• 27. پیاده‌سازی یک رابط کاربری (UI) ساده برای سیستم تولید متن
• 28. استفاده از گراف دانش برای تولید توضیحات خودکار
• 29. تولید متن برای خلاصه‌سازی گراف دانش
• 30. تولید متن برای پاسخ به سوالات بر اساس گراف دانش
• 31. تولید متن برای تولید داستان از گراف دانش
• 32. کاربرد گراف دانش در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 33. بهینه‌سازی عملکرد مدل تولید متن
• 34. استقرار مدل تولید متن در محیط Production
• 35. بررسی چالش‌ها و محدودیت‌های تولید متن از گراف دانش
• 36. آینده تولید متن از گراف دانش و روندهای نوظهور