کتاب صوتی مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی برای زبان‌های با جمعیت کم

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی برای زبان‌های با جمعیت کم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای زبان‌های کم‌منابع (Low-Resource Languages)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و اهمیت زبان‌های کم‌جمعیت
• 2. چالش‌های پردازش زبان طبیعی برای زبان‌های کم‌جمعیت
• 3. مروری بر معماری‌های مدل‌های زبانی سنتی
• 4. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر و کارایی آن‌ها
• 5. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردشان
• 6. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) برای پردازش توالی
• 7. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU) و بهینه‌سازی آن‌ها
• 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
• 9. ترنسفورمرهای اولیه و معماری Encoder-Decoder
• 10. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 11. مبانی پیش‌آموزش مدل‌های زبانی
• 12. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پردازش زبان طبیعی
• 13. مدل‌های زبانی مبتنی بر ماسک (Masked Language Models)
• 14. نمونه‌هایی از مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (مانند BERT)
• 15. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 16. معماری‌های مدل‌های زبانی مولد (مانند GPT)
• 17. تکنیک‌های پیش‌آموزش برای مدل‌های مولد
• 18. تولید متن با مدل‌های زبانی مولد
• 19. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 20. شاخص‌های ارزیابی کیفیت متن تولید شده
• 21. ارزیابی دقت و انسجام مدل‌های زبانی
• 22. مدل‌های زبانی برای زبان‌های با جمعیت کم: رویکردهای اولیه
• 23. روش‌های جمع‌آوری داده برای زبان‌های کم‌جمعیت
• 24. چالش‌های برچسب‌گذاری داده برای زبان‌های کم‌جمعیت
• 25. استفاده از داده‌های چندزبانه (Multilingual Data)
• 26. ترجمه ماشینی به عنوان ابزاری برای افزایش داده
• 27. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای زبان‌های کم‌جمعیت
• 28. تکنیک‌های مبتنی بر ترجمه برای افزایش داده
• 29. تکنیک‌های مبتنی بر جایگزینی کلمات و عبارات
• 30. مدل‌های زبانی با پارامترهای کم (Low-Resource Language Models)
• 31. یادگیری با داده‌های کم (Few-Shot Learning)
• 32. یادگیری با مثال‌های کم (Few-Example Learning)
• 33. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 34. تنظیم دقیق برای وظایف خاص در زبان‌های کم‌جمعیت
• 35. استفاده از مدل‌های بزرگتر برای زبان‌های کوچکتر
• 36. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) برای زبان‌های کم‌جمعیت
• 37. یادگیری متقابل (Cross-Lingual Learning)
• 38. مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual Language Models)
• 39. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا برای زبان‌های کم‌جمعیت
• 40. معماری‌های مناسب برای آموزش از ابتدا
• 41. استفاده از منابع زبانی موازی (Parallel Corpora)
• 42. روش‌های استخراج منابع زبانی موازی
• 43. استفاده از منابع زبانی غیرموازی (Monolingual Corpora)
• 44. تکنیک‌های یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 45. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 46. ترکیب یادگیری خودنظارتی و نیمه‌نظارتی
• 47. مدل‌های زبانی مبتنی بر دانش (Knowledge-Enhanced Language Models)
• 48. ادغام دانش گرامری و معنایی در مدل‌های زبانی
• 49. استفاده از هستی‌شناسی‌ها (Ontologies) و گراف‌های دانش
• 50. مدل‌های زبانی تطبیقی (Adaptive Language Models)
• 51. تنظیم مدل‌ها بر اساس دامنه و کاربرد خاص
• 52. کاربرد مدل‌های زبانی در مترجمی ماشینی
• 53. بهبود ترجمه ماشینی برای زبان‌های کم‌جمعیت
• 54. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید متن
• 55. تولید متن خلاقانه و کاربردی
• 56. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
• 57. خلاصه‌سازی اسناد طولانی برای زبان‌های کم‌جمعیت
• 58. کاربرد مدل‌های زبانی در پاسخ به پرسش
• 59. سیستم‌های پرسش و پاسخ برای زبان‌های کم‌جمعیت
• 60. کاربرد مدل‌های زبانی در طبقه‌بندی متن
• 61. طبقه‌بندی متون تخصصی و غیرتخصصی
• 62. کاربرد مدل‌های زبانی در تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 63. شناسایی نهادها در متون زبان‌های کم‌جمعیت
• 64. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات
• 65. شناسایی احساسات و نظرات در متون
• 66. کاربرد مدل‌های زبانی در پردازش گفتار
• 67. مدل‌های زبانی برای تشخیص گفتار در زبان‌های کم‌جمعیت
• 68. مدل‌های زبانی برای تولید گفتار
• 69. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی در مدل‌های زبانی
• 70. سوگیری در مدل‌های زبانی و راه‌های مقابله
• 71. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در مدل‌های زبانی
• 72. اهمیت حفظ تنوع زبانی در عصر دیجیتال
• 73. آینده مدل‌های زبانی برای زبان‌های کم‌جمعیت
• 74. تحقیقات آتی و روندهای نوظهور
• 75. ارزیابی جامع مدل‌های زبانی برای زبان‌های کم‌جمعیت
• 76. پیاده‌سازی و انتشار مدل‌های زبانی
• 77. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه زبان‌های کم‌جمعیت
• 78. توسعه ابزارهای متن‌باز برای زبان‌های کم‌جمعیت
• 79. منابع داده و پلتفرم‌های آموزشی
• 80. مطالعات موردی موفق در زبان‌های کم‌جمعیت
• 81. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های قبلی
• 82. مقایسه رویکردهای مختلف برای زبان‌های کم‌جمعیت
• 83. تکنیک‌های پیشرفته در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 84. مدل‌های زبانی مبتنی بر حافظه بلندمدت
• 85. ملاحظات محاسباتی و بهینه‌سازی مدل‌ها
• 86. کارایی مدل‌ها بر روی سخت‌افزارهای محدود
• 87. نقش جامعه علمی در پیشبرد مدل‌های زبانی
• 88. تاثیر مدل‌های زبانی بر حفظ و احیای زبان‌ها
• 89. مسائل حقوقی و مالکیت فکری در داده‌های زبانی
• 90. اصول طراحی مدل‌های زبانی مسئولانه
• 91. ارزیابی تاثیر اجتماعی مدل‌های زبانی
• 92. اهمیت مدل‌های زبانی برای توسعه پایدار