کتاب صوتی درک عمیق مدل‌های زبانی برای خلق چت‌بات‌های هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره درک عمیق مدل‌های زبانی برای خلق چت‌بات‌های هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 3. معماری ترنسفورمر: ستون فقرات مدل‌های مدرن
• 4. توکن‌سازی و نمایش واژگان
• 5. بردارهای کلمه و تعبیه‌سازی معنایی
• 6. کاربرد تعبیه‌سازی در درک زبان
• 7. مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 8. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTM)
• 9. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 10. مدل‌های زبانی مبتنی بر توجه
• 11. مکانیزم توجه و اهمیت آن
• 12. مفاهیم پیشرفته معماری ترنسفورمر
• 13. رمزگذار و رمزگشا در ترنسفورمر
• 14. یادگیری انتقالی در مدل‌های زبانی
• 15. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 16. BERT: مدل زبانی دوطرفه
• 17. GPT: مدل زبانی مولد
• 18. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در وظایف مختلف
• 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 20. مجموعه داده‌های متنی برای آموزش
• 21. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 22. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارهای کلیدی
• 23. دقت، فراخوانی و امتیاز F1
• 24. Perplexity به عنوان معیار ارزیابی
• 25. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 26. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای تولید متن
• 27. تولید متن خلاقانه و داستانی
• 28. تولید کد با مدل‌های زبانی
• 29. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 30. محدودیت‌های مدل‌های زبانی سنتی
• 31. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 32. یادگیری نظارت شده در NLP
• 33. یادگیری بدون نظارت در NLP
• 34. یادگیری تقویتی در NLP
• 35. مدل‌های زبانی برای تشخیص احساسات
• 36. تحلیل احساسات مبتنی بر واژگان
• 37. تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری ماشین
• 38. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
• 39. روش‌های خلاصه‌سازی استخراجی
• 40. روش‌های خلاصه‌سازی انتزاعی
• 41. مدل‌های زبانی برای پرسش و پاسخ
• 42. معماری‌های پاسخگویی به پرسش
• 43. مدل‌های زبانی برای طبقه‌بندی متن
• 44. کاربرد طبقه‌بندی متن در دنیای واقعی
• 45. مدل‌های زبانی برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 46. استخراج اطلاعات کلیدی از متن
• 47. مدل‌های زبانی برای تشخیص روابط بین موجودیت‌ها
• 48. پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 49. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 50. مجموعه داده‌های فارسی برای NLP
• 51. مدل‌های زبانی اختصاصی برای فارسی
• 52. توسعه چت‌بات‌های هوشمند: اصول اولیه
• 53. طراحی جریان مکالمه
• 54. مدیریت زمینه در چت‌بات‌ها
• 55. تشخیص قصد کاربر (Intent Recognition)
• 56. تشخیص موجودیت (Entity Recognition) در چت‌بات
• 57. پاسخ‌دهی مبتنی بر الگو
• 58. پاسخ‌دهی مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 59. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های توسعه چت‌بات
• 60. Rasa: چارچوب متن‌باز برای چت‌بات
• 61. Dialogflow: پلتفرم توسعه چت‌بات گوگل
• 62. Microsoft Bot Framework
• 63. پیاده‌سازی چت‌بات با استفاده از مدل‌های زبانی
• 64. آموزش مدل زبانی برای وظایف چت‌بات
• 65. مدیریت خطا و پاسخ‌های جایگزین
• 66. تست و ارزیابی چت‌بات
• 67. بهبود مستمر چت‌بات
• 68. استفاده از مدل‌های زبانی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 69. کاربرد NLP در تحلیل داده‌های مشتری
• 70. امنیت و حریم خصوصی در چت‌بات‌ها
• 71. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 72. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 73. استفاده مسئولانه از مدل‌های زبانی
• 74. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
• 75. پردازش زبان طبیعی و تصویر
• 76. پردازش زبان طبیعی و صدا
• 77. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش
• 78. آموزش زبان با کمک هوش مصنوعی
• 79. تولید محتوای آموزشی با مدل‌های زبانی
• 80. مدل‌های زبانی برای دستیاران مجازی
• 81. توسعه دستیاران مجازی سفارشی
• 82. آینده مدل‌های زبانی و چت‌بات‌ها
• 83. مدل‌های زبانی بزرگتر و قدرتمندتر
• 84. شخصی‌سازی عمیق در چت‌بات‌ها
• 85. چت‌بات‌های متخصص و حرفه‌ای
• 86. تأثیر هوش مصنوعی بر صنایع مختلف
• 87. چالش‌های آینده در NLP
• 88. پژوهش‌های نوین در حوزه مدل‌های زبانی
• 89. مدل‌های زبانی خود-توضیح‌گر (Self-explaining)
• 90. تفسیرپذیری (Interpretability) در مدل‌های زبانی
• 91. مدل‌های زبانی کم‌مصرف و کارآمد
• 92. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
• 93. پردازش اسناد پزشکی با NLP
• 94. مدل‌های زبانی برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی
• 95. مدل‌های زبانی در حوزه حقوق
• 96. پردازش متون حقوقی
• 97. سیستم‌های حقوقی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 98. مدل‌های زبانی در حوزه مالی
• 99. تحلیل بازار با NLP
• 100. مدیریت ریسک با مدل‌های زبانی