کتاب صوتی اصول و الگوریتم‌های کلیدی در پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول و الگوریتم‌های کلیدی در پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مبانی پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر زبان‌شناسی محاسباتی
• 3. مفاهیم اولیه در پردازش زبان طبیعی
• 4. ساختارهای زبان و نمایش آن‌ها
• 5. مدل‌های زبانی آماری
• 6. مدل‌های زبانی عصبی
• 7. پیش‌پردازش متن: پاک‌سازی و نرمال‌سازی
• 8. توکنایزیشن: قطعه‌بندی متن
• 9. ریشه‌یابی و لمتایزیشن
• 10. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 11. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 12. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 13. تجزیه نحوی (Parsing)
• 14. گرامرهای مستقل از متن (Context-Free Grammars)
• 15. تجزیه بالا به پایین و پایین به بالا
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 17. حافظه طولانی کوتاه-مدت (LSTM)
• 18. واحد دروازه بازگشتی (GRU)
• 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای متن
• 20. پردازش زبان طبیعی با استفاده از ترنسفورمرها
• 21. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 22. مدل‌های ترنسفورمر: BERT و GPT
• 23. تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر (Fine-tuning)
• 24. نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 25. مدل‌های Word2Vec
• 26. مدل‌های GloVe
• 27. نمایش جملات و اسناد
• 28. خلاصه‌سازی متن
• 29. تولید متن
• 30. ترجمه ماشینی
• 31. مدل‌های آماری ترجمه ماشینی
• 32. مدل‌های عصبی ترجمه ماشینی
• 33. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی
• 34. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 35. طبقه‌بندی متن
• 36. استخراج اطلاعات
• 37. پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 38. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 39. تشخیص موضوع (Topic Modeling)
• 40. الگوریتم‌های LDA (Latent Dirichlet Allocation)
• 41. مدل‌های زبانی پیشرفته برای تشخیص موضوع
• 42. پردازش زبان طبیعی در فارسی
• 43. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 44. منابع و ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 45. مدل‌های زبانی فارسی
• 46. برچسب‌گذاری اجزای کلام فارسی
• 47. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار فارسی
• 48. تجزیه نحوی فارسی
• 49. تحلیل احساسات در متن فارسی
• 50. خلاصه‌سازی متون فارسی
• 51. ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی و بالعکس
• 52. پرسش و پاسخ بر روی متون فارسی
• 53. کاربرد پردازش زبان طبیعی در کسب‌وکار
• 54. پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت
• 55. پردازش زبان طبیعی در حوزه آموزش
• 56. پردازش زبان طبیعی در حوزه حقوق
• 57. پردازش زبان طبیعی در حوزه رسانه
• 58. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 59. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در پردازش زبان طبیعی
• 60. سوگیری در مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 61. کاهش سوگیری در مدل‌های زبان
• 62. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 63. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 64. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی
• 65. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 66. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی
• 67. معیارهای مرتبط با دقت و صحت
• 68. معیارهای مرتبط با پوشش و جامعیت
• 69. مباحث پیشرفته در نمایش کلمات
• 70. نمایش‌های پویا (Contextual Embeddings)
• 71. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 72. مبانی معماری ترنسفورمر
• 73. لایه انکودر و دیکودر
• 74. مکانیزم خود-توجه (Self-Attention)
• 75. پردازش زبان طبیعی توزیع‌شده
• 76. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 77. کاربرد یادگیری انتقالی برای وظایف NLP
• 78. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌ها
• 79. مدل‌های مولد (Generative Models)
• 80. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای متن
• 81. مدل‌های انتشار (Diffusion Models) برای متن
• 82. تولید محتوای خلاقانه
• 83. تولید شعر و داستان
• 84. پردازش زبان طبیعی در رباتیک
• 85. پردازش زبان طبیعی در رابط‌های کاربری صوتی
• 86. پردازش زبان طبیعی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 87. تحلیل احساسات کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 88. تشخیص اخبار جعلی و اطلاعات نادرست
• 89. پردازش زبان طبیعی در سیستم‌های فقهی و حقوقی
• 90. استخراج احکام شرعی از متون فقهی
• 91. تحلیل اسناد حقوقی
• 92. پردازش زبان طبیعی در حوزه پزشکی
• 93. تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 94. استخراج اطلاعات بالینی
• 95. پردازش زبان طبیعی در حوزه آموزش مجازی
• 96. شخصی‌سازی محتوای آموزشی
• 97. سیستم‌های خودکار تصحیح املا و نگارش
• 98. آینده پردازش زبان طبیعی
• 99. روندهای نوظهور در NLP
• 100. چالش‌های آتی پردازش زبان طبیعی