کتاب صوتی کاربرد شبکه‌های عصبی در درک و تولید زبان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد شبکه‌های عصبی در درک و تولید زبان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای NLP
• 3. شبکه‌های عصبی پایه: پرسپترون و شبکه‌های پیش‌خور
• 4. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 5. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 6. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 7. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 8. تکنیک‌های جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 9. Word2Vec و GloVe
• 10. جاسازی‌های مبتنی بر زمینه (Contextual Embeddings)
• 11. BERT: مدل ترنسفورمر برای NLP
• 12. کاربردهای BERT در وظایف NLP
• 13. GPT: مدل‌های زبانی مولد
• 14. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 15. توجه خودی (Self-Attention)
• 16. پردازش موازی در ترنسفورمرها
• 17. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 18. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLM
• 19. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در NLP
• 20. مدل‌های زبانی درک مطلب
• 21. مدل‌های زبانی تولید متن
• 22. تولید متن خلاقانه و داستان‌سرایی
• 23. تولید پاسخ سوالات (Question Answering)
• 24. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
• 25. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 26. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 27. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 28. معماری ترنسفورمر برای ترجمه
• 29. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی
• 30. مدل‌های زبانی برای تشخیص احساسات
• 31. تحلیل احساسات مبتنی بر متن
• 32. طبقه‌بندی متون
• 33. تشخیص موضوع (Topic Modeling)
• 34. مدل‌های زبانی برای تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 35. تشخیص روابط بین موجودیت‌ها
• 36. مدل‌های زبانی برای تولید کد
• 37. کاربرد LLMها در توسعه نرم‌افزار
• 38. تولید توضیحات کد
• 39. مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 40. استخراج اطلاعات از جداول
• 41. مدل‌های زبانی برای پردازش گفتار
• 42. تشخیص گفتار (Speech Recognition)
• 43. تولید گفتار (Speech Synthesis)
• 44. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای NLP
• 45. کاربرد CNN در طبقه‌بندی متن
• 46. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای NLP
• 47. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 48. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای NLP
• 49. کاربرد RL در تولید متن
• 50. مدل‌های زبانی برای دیالوگ سیستم‌ها
• 51. طراحی عامل‌های مکالمه‌ای
• 52. مدیریت وضعیت در سیستم‌های دیالوگ
• 53. مدل‌های زبانی برای توصیف تصویر
• 54. تولید کپشن برای تصاویر
• 55. مدل‌های زبانی برای تولید ویدئو
• 56. کاربرد LLMها در آموزش مجازی
• 57. شخصی‌سازی محتوای آموزشی
• 58. ارزیابی و بازخورد خودکار
• 59. مدل‌های زبانی برای تحلیل قانونی
• 60. استخراج اطلاعات از اسناد حقوقی
• 61. مدل‌های زبانی برای تحلیل پزشکی
• 62. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 63. پردازش متون پزشکی
• 64. مدل‌های زبانی برای تحلیل مالی
• 65. پیش‌بینی روند بازار
• 66. تحلیل گزارش‌های مالی
• 67. مدل‌های زبانی برای امنیت سایبری
• 68. تشخیص بدافزارها
• 69. تحلیل گزارش‌های امنیتی
• 70. چالش‌های اخلاقی در LLMها
• 71. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 72. شفافیت و قابلیت تفسیر LLMها
• 73. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMها
• 74. حریم خصوصی در پردازش زبان
• 75. حفاظت از داده‌های کاربران
• 76. مدل‌های زبانی با تمرکز بر حریم خصوصی
• 77. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای NLP
• 78. کاربرد یادگیری فدرال در LLMها
• 79. پردازش زبان فارسی با LLMها
• 80. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 81. داده‌های آموزشی برای زبان فارسی
• 82. مدل‌های زبانی چندزبانه
• 83. ترجمه و پردازش همزمان زبان‌های مختلف
• 84. ارزیابی مدل‌های چندزبانه
• 85. کاربرد LLMها در خدمات مشتری
• 86. پاسخگویی خودکار به سوالات متداول
• 87. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 88. مدل‌های زبانی برای تحلیل رفتار کاربر
• 89. شخصی‌سازی تجربه کاربری
• 90. مدل‌های زبانی برای تولید محتوای بازاریابی
• 91. نوشتن تبلیغات و پست‌های شبکه‌های اجتماعی
• 92. مدل‌های زبانی برای تحلیل رقبا
• 93. بررسی استراتژی‌های رقبا
• 94. مدل‌های زبانی برای بهبود فرآیندهای کسب و کار
• 95. اتوماسیون وظایف تکراری
• 96. مدیریت دانش سازمانی
• 97. مدل‌های زبانی برای تحلیل اخبار
• 98. تشخیص اخبار جعلی
• 99. تحلیل پوشش رسانه‌ای
• 100. مدل‌های زبانی برای آموزش زبان دوم