کتاب صوتی مبانی و کاربردهای معماری رمزگذار-رمزگشا در پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای معماری رمزگذار-رمزگشا در پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: معماری‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مفهوم رمزگذار-رمزگشا
• 3. ساختار کلی معماری رمزگذار-رمزگشا
• 4. نقش رمزگذار
• 5. نقش رمزگشا
• 6. بردارهای زمینه (Context Vectors)
• 7. معماری‌های پایه رمزگذار-رمزگشا
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 9. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 10. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 11. کاربرد رمزگذار-رمزگشا در ترجمه ماشینی
• 12. مجموعه داده‌های ترجمه ماشینی
• 13. پیش‌پردازش متن برای ترجمه ماشینی
• 14. رمزگذاری جملات ورودی
• 15. تولید جملات خروجی
• 16. ارزیابی کیفیت ترجمه
• 17. معماری رمزگذار-رمزگشا با مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 18. مفهوم توجه در مدل‌های زبانی
• 19. نحوه عملکرد مکانیزم توجه
• 20. مزایای مکانیزم توجه
• 21. انواع مکانیزم‌های توجه
• 22. توجه سراسری (Global Attention)
• 23. توجه محلی (Local Attention)
• 24. رمزگذار-رمزگشا با توجه و LSTM
• 25. رمزگذار-رمزگشا با توجه و GRU
• 26. کاربرد در خلاصه‌سازی متن
• 27. مجموعه داده‌های خلاصه‌سازی متن
• 28. پیش‌پردازش متن برای خلاصه‌سازی
• 29. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 30. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 31. معماری رمزگذار-رمزگشا برای خلاصه‌سازی
• 32. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی
• 33. کاربرد در تولید متن (Text Generation)
• 34. انواع وظایف تولید متن
• 35. شبیه‌سازی مکالمات
• 36. تولید داستان
• 37. تولید کد
• 38. معماری رمزگذار-رمزگشا برای تولید متن
• 39. ارزیابی کیفیت متن تولید شده
• 40. کاربرد در پاسخگویی به سوالات (Question Answering)
• 41. مجموعه داده‌های پرسش و پاسخ
• 42. استخراج پاسخ از متن
• 43. تولید پاسخ
• 44. معماری رمزگذار-رمزگشا برای پرسش و پاسخ
• 45. ارزیابی سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 46. کاربرد در تشخیص احساسات (Sentiment Analysis)
• 47. مجموعه داده‌های تشخیص احساسات
• 48. شناسایی جنبه‌های احساسی
• 49. معماری رمزگذار-رمزگشا برای تشخیص احساسات
• 50. ارزیابی مدل‌های تشخیص احساسات
• 51. کاربرد در مدل‌سازی زبان (Language Modeling)
• 52. پیش‌بینی کلمه بعدی
• 53. معماری رمزگذار-رمزگشا برای مدل‌سازی زبان
• 54. مفاهیم پیشرفته در رمزگذار-رمزگشا
• 55. رمزگذار-رمزگشا با اتصالات باقی‌مانده (Residual Connections)
• 56. رمزگذار-رمزگشا با نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization)
• 57. ترانسفورمرها (Transformers)
• 58. معماری مبتنی بر توجه خودی (Self-Attention)
• 59. مزایای ترانسفورمرها
• 60. مقایسه ترانسفورمرها با RNN/LSTM
• 61. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 62. BERT
• 63. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در رمزگذار-رمزگشا
• 64. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 65. چالش‌ها و محدودیت‌های رمزگذار-رمزگشا
• 66. محدودیت‌های حافظه
• 67. مشکلات گرادیان ناپدید شونده/منفجر شونده
• 68. نیاز به داده‌های زیاد
• 69. مسائل مربوط به تفسیرپذیری
• 70. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 71. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 72. کاربرد رمزگذار-رمزگشا در صنعت
• 73. پردازش اسناد
• 74. سیستم‌های توصیه‌گر
• 75. دستیارهای مجازی
• 76. تحلیل متن در شبکه‌های اجتماعی
• 77. آینده پژوهش در رمزگذار-رمزگشا
• 78. معماری‌های هیبریدی
• 79. روش‌های یادگیری تقویتی در رمزگذار-رمزگشا
• 80. بهبود کارایی و سرعت
• 81. کاربرد در زبان‌های مختلف
• 82. آموزش مدل‌های چندزبانه
• 83. ملاحظات پیاده‌سازی
• 84. انتخاب چارچوب‌ها (TensorFlow, PyTorch)
• 85. تنظیم هایپرپارامترها
• 86. مدیریت منابع محاسباتی
• 87. ارزیابی نهایی مدل‌ها
• 88. کاربرد در حوزه سلامت
• 89. تحلیل گزارش‌های پزشکی
• 90. تولید متن پزشکی
• 91. کاربرد در حوزه حقوق
• 92. تحلیل اسناد حقوقی
• 93. پژوهش حقوقی
• 94. کاربرد در حوزه آموزش
• 95. تولید محتوای آموزشی
• 96. سیستم‌های خودکار تصحیح
• 97. کاربرد در حوزه مالی
• 98. تحلیل اخبار مالی
• 99. پیش‌بینی بازار
• 100. پروژه‌های عملی با معماری رمزگذار-رمزگشا