کتاب صوتی مبانی و کاربردهای مدل‌های ترنسفورمر و BERT در پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای مدل‌های ترنسفورمر و BERT در پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 3. انواع وظایف پردازش زبان طبیعی
• 4. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 5. مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی
• 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 7. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM)
• 8. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 9. محدودیت‌های مدل‌های توالی‌محور
• 10. مفهوم مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 11. انواع مکانیزم توجه
• 12. مکانیزم توجه در ترجمه ماشینی
• 13. معماری ترنسفورمر
• 14. اجزای معماری ترنسفورمر
• 15. رمزگذار (Encoder) ترنسفورمر
• 16. رمزگشا (Decoder) ترنسفورمر
• 17. لایه خود-توجه (Self-Attention)
• 18. توجه چند-سری (Multi-Head Attention)
• 19. لایه تغذیه پیشرو (Feed-Forward Layer)
• 20. لایه نرمال‌سازی (Layer Normalization)
• 21. اتصال باقی‌مانده (Residual Connection)
• 22. کدگذاری موقعیتی (Positional Encoding)
• 23. مزایای معماری ترنسفورمر
• 24. کاربردهای ترنسفورمر در NLP
• 25. ترجمه ماشینی با ترنسفورمر
• 26. خلاصه‌سازی متن با ترنسفورمر
• 27. تولید متن با ترنسفورمر
• 28. طبقه‌بندی متن با ترنسفورمر
• 29. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 30. مفهوم پیش‌آموزش و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 31. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 32. معرفی مدل BERT
• 33. معماری BERT
• 34. مکانیزم Masked Language Model (MLM)
• 35. هدف Next Sentence Prediction (NSP)
• 36. پیش‌آموزش BERT
• 37. تنظیم دقیق BERT برای وظایف مختلف
• 38. کاربرد BERT در درک مطلب
• 39. کاربرد BERT در پاسخ به پرسش
• 40. کاربرد BERT در استنتاج زبان طبیعی (NLI)
• 41. کاربرد BERT در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 42. کاربرد BERT در تحلیل احساسات
• 43. کاربرد BERT در مدل‌سازی موضوعی
• 44. کاربرد BERT در تولید متن
• 45. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر پس از BERT
• 46. مدل‌های GPT
• 47. معماری GPT
• 48. پیش‌آموزش GPT
• 49. تنظیم دقیق GPT
• 50. کاربرد GPT در تولید متن خلاقانه
• 51. کاربرد GPT در مکالمه
• 52. مدل‌های DistilBERT و RoBERTa
• 53. بهبودهای BERT
• 54. مدل‌های XLNet و ALBERT
• 55. مقایسه مدل‌های زبانی بزرگ
• 56. مبانی آموزش مدل‌های ترنسفورمر
• 57. مجموعه داده‌های مورد نیاز برای پیش‌آموزش
• 58. فرایند پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
• 59. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 60. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 61. معیارهای ارزیابی در NLP
• 62. ارزیابی مدل‌های ترنسفورمر
• 63. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
• 64. ملاحظات اخلاقی در NLP
• 65. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 66. کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 67. کاربردهای پیشرفته ترنسفورمر
• 68. ترنسفورمرها در پردازش تصویر
• 69. ترنسفورمرها در پردازش صوت
• 70. ترنسفورمرها در سیستم‌های توصیه‌گر
• 71. ترنسفورمرها در بیوانفورماتیک
• 72. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 73. چالش‌های NLP برای زبان فارسی
• 74. مجموعه داده‌های فارسی برای NLP
• 75. مدل‌های ترنسفورمر برای زبان فارسی
• 76. آموزش مدل‌های ترنسفورمر روی داده‌های فارسی
• 77. تنظیم دقیق مدل‌های فارسی
• 78. کاربرد مدل‌های فارسی در ترجمه
• 79. کاربرد مدل‌های فارسی در تحلیل احساسات
• 80. کاربرد مدل‌های فارسی در خلاصه‌سازی
• 81. کاربرد مدل‌های فارسی در چت‌بات‌ها
• 82. بررسی مقالات کلیدی در حوزه ترنسفورمر و BERT
• 83. آینده پردازش زبان طبیعی
• 84. روندهای تحقیقاتی جدید در NLP
• 85. معرفی ابزارهای مرتبط (Hugging Face)
• 86. پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر با PyTorch
• 87. پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر با TensorFlow
• 88. نمونه پروژه‌های عملی با مدل‌های ترنسفورمر
• 89. کاربرد مدل‌های زبانی در صنعت
• 90. توسعه برنامه‌های کاربردی NLP
• 91. ملاحظات امنیتی در NLP
• 92. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
• 93. مبانی یادگیری عمیق برای NLP
• 94. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در NLP
• 95. استفاده از Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 96. تفاوت مدل‌های ترنسفورمر با مدل‌های قبلی
• 97. مفهوم In-context Learning
• 98. مدل‌های Few-shot و Zero-shot Learning
• 99. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش
• 100. مدل‌های زبانی و تولید محتوای آموزشی