کتاب صوتی تحلیل آماری زبان طبیعی: رویکردی کاربردی با مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل آماری زبان طبیعی: رویکردی کاربردی با مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی آمار و احتمالات برای تحلیل زبان
• 3. مفاهیم پایه زبان‌شناسی محاسباتی
• 4. کاربرد آمار در تحلیل متون
• 5. فراوانی واژگان و مدل‌های زبانی ساده
• 6. توزیع‌های آماری در زبان
• 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی آماری
• 8. مدل‌های زبانی ان‌گرامی (N-gram models)
• 9. تخمین پارامترها در مدل‌های زبانی
• 10. ارزیابی مدل‌های زبانی: پرپلکسیتی
• 11. پیش‌پردازش متن: پاک‌سازی و نرمال‌سازی
• 12. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف (Stop words)
• 13. ریشه‌یابی (Stemming) و بن‌واژه‌سازی (Lemmatization)
• 14. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 15. روش‌های آماری برای برچسب‌گذاری
• 16. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در NLP
• 17. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 19. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در NLP
• 21. مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری عمیق
• 22. مدل‌های زبانی ترنسفورمر (Transformer)
• 23. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 24. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 25. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر
• 26. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 27. روش‌های آماری برای تحلیل احساسات
• 28. مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 29. تحلیل احساسات با شبکه‌های عصبی
• 30. تشخیص موضوع (Topic Modeling)
• 31. الگوریتم‌های LSA و LDA
• 32. مدل‌سازی موضوع با رویکردهای آماری
• 33. مدل‌سازی موضوع با یادگیری عمیق
• 34. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 35. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 36. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 37. مدل‌های آماری برای خلاصه‌سازی
• 38. خلاصه‌سازی با شبکه‌های عصبی
• 39. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 40. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی آماری
• 41. ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
• 42. معماری‌های NMT
• 43. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
• 44. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
• 45. مبانی سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 46. روش‌های مبتنی بر بازیابی اطلاعات
• 47. روش‌های مبتنی بر تولید پاسخ
• 48. سیستم‌های پرسش و پاسخ با یادگیری عمیق
• 49. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 50. روش‌های مبتنی بر قواعد و واژه‌نامه‌ها
• 51. مدل‌های آماری برای NER
• 52. شبکه‌های عصبی برای NER
• 53. تولید متن (Text Generation)
• 54. مدل‌های زبانی برای تولید متن
• 55. تولید متن با شبکه‌های عصبی
• 56. کاربردهای خلاقانه تولید متن
• 57. پردازش زبان طبیعی در فارسی
• 58. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 59. ابزارها و منابع پردازش زبان فارسی
• 60. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 61. تحلیل احساسات برای متون فارسی
• 62. تشخیص موضوع برای متون فارسی
• 63. ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
• 64. ترجمه ماشینی انگلیسی به فارسی
• 65. سیستم‌های پرسش و پاسخ برای زبان فارسی
• 66. پردازش زبان طبیعی در شبکه‌های اجتماعی
• 67. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 68. تشخیص اخبار جعلی (Fake News Detection)
• 69. مدل‌سازی رفتار کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 70. کاربرد NLP در کسب‌وکار و بازاریابی
• 71. شخصی‌سازی محتوا
• 72. تحلیل بازخورد مشتریان
• 73. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 74. مبانی طراحی ربات‌های گفتگو
• 75. توسعه ربات‌های گفتگو مبتنی بر قواعد
• 76. توسعه ربات‌های گفتگو مبتنی بر یادگیری ماشین
• 77. ارزیابی و بهبود ربات‌های گفتگو
• 78. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 79. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 80. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
• 81. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های NLP
• 82. آینده پردازش زبان طبیعی
• 83. روندهای نوظهور در NLP
• 84. چالش‌های محاسباتی در NLP
• 85. کاربردهای پیشرفته NLP
• 86. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) در NLP
• 87. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در NLP
• 88. تفسیرپذیری مدل‌های NLP
• 89. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 90. پردازش زبان طبیعی برای زبان‌های کم‌منبع
• 91. کاربرد NLP در آموزش و پژوهش
• 92. آموزش زبان با کمک NLP
• 93. کمک به پژوهشگران با NLP
• 94. تحلیل آماری پیشرفته در NLP
• 95. مدل‌های آماری برای داده‌های ترتیبی
• 96. مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models)
• 97. مطالعات موردی (Case Studies) در NLP
• 98. تحلیل آماری متن در حوزه سلامت
• 99. تحلیل آماری متن در حوزه حقوق
• 100. تحلیل آماری متن در حوزه علوم انسانی