کتاب صوتی طراحی و اجرای مدل‌های زبانی آماری سفارشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و اجرای مدل‌های زبانی آماری سفارشی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زبان‌شناسی آماری
• 2. نوشتار و نمایش متون در مدل‌های زبانی
• 3. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های آماری
• 4. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 5. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی
• 6. توقف‌واژه‌ها و حذف کلمات بی‌اهمیت
• 7. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش (N-gram)
• 8. مدل‌های زبانی یک‌واژه‌ای (Unigram)
• 9. مدل‌های زبانی دوواژه‌ای (Bigram)
• 10. مدل‌های زبانی سه‌واژه‌ای (Trigram)
• 11. مدل‌های زبانی N-gram با N بزرگتر
• 12. تخمین احتمالات در مدل‌های N-gram
• 13. نرمال‌سازی احتمالات در مدل‌های N-gram
• 14. مشکلات مدل‌های N-gram (کمبود داده)
• 15. روش‌های مقابله با کمبود داده (Smoothing)
• 16. نسبت‌بندی گود-توریینگ (Good-Turing Smoothing)
• 17. نسبت‌بندی لیدستون (Laplace Smoothing)
• 18. نسبت‌بندی کاتز (Katz Smoothing)
• 19. نسبت‌بندی وایت‌نینگ (Witten-Bell Smoothing)
• 20. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 21. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 22. پیچیدگی (Perplexity) در مدل‌های زبانی
• 23. احتمال متوسط کلمه (Average Log-Likelihood)
• 24. کاربرد مدل‌های زبانی آماری
• 25. شناسایی گفتار و مدل‌های زبانی
• 26. ترجمه ماشینی آماری
• 27. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی
• 28. تشخیص نویسنده و سبک
• 29. اصول یادگیری ماشین برای مدل‌های زبانی
• 30. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
• 31. مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 32. مدل‌های خوشه‌بندی متن
• 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 34. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 35. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 36. یادگیری نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 37. مدل Word2Vec
• 38. مدل GloVe
• 39. مدل FastText
• 40. کاربرد نمایش کلمات در مدل‌های زبانی
• 41. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 42. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
• 43. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
• 44. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 45. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models)
• 46. مبانی معماری ترنسفورمر
• 47. کدگذار و کدگشا در ترنسفورمر
• 48. تربیت مدل‌های زبانی پیشرفته
• 49. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 50. آموزش با نظارت فعال (Active Learning)
• 51. یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی
• 52. کاربرد مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی
• 53. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 54. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 55. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 56. تولید متن خلاقانه
• 57. تولید کد با مدل‌های زبانی
• 58. اصول طراحی مدل‌های زبانی سفارشی
• 59. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های فارسی
• 60. مجموعه‌داده‌های متنی فارسی
• 61. پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌های فارسی
• 62. نشانه‌گذاری (Tagging) در مدل‌های زبانی
• 63. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 64. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 65. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 66. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 67. واژگان و دستور زبان فارسی در مدل‌سازی
• 68. استفاده از منابع لغوی فارسی
• 69. پایگاه‌های داده واژگانی فارسی
• 70. مدل‌های زبانی با قابلیت درک متن
• 71. استنتاج معنایی در مدل‌های زبانی
• 72. مدل‌های زبانی برای استنتاج منطقی
• 73. مدل‌های زبانی برای حل مسئله
• 74. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش
• 75. شخصی‌سازی محتوای آموزشی
• 76. ارزیابی پیشرفت تحصیلی با مدل‌های زبانی
• 77. تولید تمرین و آزمون خودکار
• 78. مدل‌های زبانی و اخلاق در هوش مصنوعی
• 79. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 80. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 81. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های زبانی
• 82. ملاحظات شرعی در مدل‌های زبانی
• 83. مدل‌سازی زبان فارسی با رعایت چارچوب‌های دینی
• 84. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه علوم اسلامی
• 85. تحلیل متون روایی و حدیثی
• 86. فهرست‌نویسی و بازیابی اطلاعات فقهی
• 87. مدل‌های زبانی برای پاسخگویی به مسائل شرعی
• 88. مدل‌های زبانی برای بسط معارف دینی
• 89. اصول طراحی مدل‌های زبانی امن و پایدار
• 90. مدل‌های زبانی برای تشخیص محتوای نامناسب
• 91. کنترل و نظارت بر محتوای تولیدی
• 92. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در سیستم‌های بومی
• 93. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای منابع محدود
• 94. ارزیابی جامع مدل‌های زبانی سفارشی
• 95. توسعه مدل‌های زبانی پیشرفته فارسی
• 96. پژوهش‌های آینده در مدل‌های زبانی آماری
• 97. مدل‌های زبانی چندزبانه
• 98. مدل‌های زبانی با قابلیت درک زمینه (Context)
• 99. مدل‌های زبانی برای هوش مصنوعی مولد
• 100. مدل‌های زبانی و تعامل انسان و ماشین