کتاب صوتی مدل‌های زبانی آماری: اصول، روش‌ها و پیاده‌سازی در سیستم‌های تحلیل محتوا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی آماری: اصول، روش‌ها و پیاده‌سازی در سیستم‌های تحلیل محتوا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی آماری
• 2. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 3. انواع مدل‌های زبانی آماری
• 4. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش (N-gram)
• 5. مدل‌های زبانی مبتنی بر احتمال
• 6. ماتریس‌های انتقال در مدل‌های N-gram
• 7. هموارسازی (Smoothing) در مدل‌های N-gram
• 8. روش‌های هموارسازی (Add-one, Add-k, Kneser-Ney)
• 9. ارزیابی مدل‌های زبانی (Perplexity)
• 10. کاربردهای مدل‌های زبانی آماری
• 11. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 12. توکن‌سازی (Tokenization)
• 13. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 14. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتایزیشن (Lemmatization)
• 15. مفاهیم اولیه احتمال و آمار در مدل‌های زبانی
• 16. قانون بیز و کاربرد آن
• 17. احتمال شرطی و احتمال مشترک
• 18. قانون اعداد بزرگ
• 19. قانون میانگین‌ها
• 20. قانون مجموع مربعات
• 21. قاعده زنجیره‌ای احتمالات
• 22. آمار توصیفی داده‌های متنی
• 23. توزیع فراوانی کلمات
• 24. نمودار هیستوگرام فراوانی کلمات
• 25. میانگین، میانه و مد در داده‌های متنی
• 26. واریانس و انحراف معیار در داده‌های متنی
• 27. مفهوم فضای ویژگی (Feature Space)
• 28. بردارهای کلمه (Word Vectors)
• 29. مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری عمیق
• 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 31. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 32. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 33. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 34. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 35. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 36. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 37. معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 38. رمزگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder)
• 39. پیش‌آموزش (Pre-training) مدل‌های زبانی
• 40. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 41. کاربردهای تنظیم دقیق
• 42. مثال‌های تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 43. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا
• 44. مجموعه داده‌های بزرگ برای پیش‌آموزش
• 45. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی پیشرفته
• 46. تولید متن (Text Generation)
• 47. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 48. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 49. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 50. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 51. دسته‌بندی متن (Text Classification)
• 52. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 53. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging - POS)
• 54. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 55. الگوریتم‌های مدل‌سازی موضوعی (LDA)
• 56. کاربردهای مدل‌سازی موضوعی
• 57. پردازش زبان طبیعی در سیستم‌های اطلاعاتی
• 58. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 59. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 60. تحلیل محتوای اخبار و رسانه‌ها
• 61. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل محتوا
• 62. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های متنی
• 63. استخراج ویژگی از متن
• 64. انتخاب بهترین مدل زبانی
• 65. ارزیابی عملکرد مدل در سیستم تحلیل محتوا
• 66. مدیریت خطاها و چالش‌ها در تحلیل محتوا
• 67. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 68. حفظ حریم خصوصی در داده‌های متنی
• 69. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 70. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
• 71. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی با پایتون
• 72. کتابخانه‌های محبوب (NLTK, SpaCy, Gensim)
• 73. کار با کتابخانه Hugging Face Transformers
• 74. آموزش یک مدل N-gram ساده
• 75. پیاده‌سازی RNN برای تحلیل احساسات
• 76. استفاده از LSTM برای خلاصه‌سازی متن
• 77. به‌کارگیری ترنسفورمر برای ترجمه ماشینی
• 78. تنظیم دقیق مدل BERT برای دسته‌بندی متن
• 79. کار با مدل‌های زبانی فارسی
• 80. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 81. منابع داده‌های متنی فارسی
• 82. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده برای فارسی
• 83. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش مجازی
• 84. دستیارهای آموزشی هوشمند
• 85. تولید محتوای آموزشی سفارشی
• 86. سیستم‌های ارزیابی خودکار تکالیف
• 87. تحلیل بازخورد دانشجویان
• 88. کاربردهای مدل‌های زبانی در سازمان‌های دولتی
• 89. تحلیل اسناد اداری
• 90. پاسخگویی به استعلامات شهروندان
• 91. مدیریت دانش سازمانی
• 92. تحلیل محتوای گزارش‌های کارشناسی
• 93. امنیت در سیستم‌های تحلیل محتوا
• 94. جلوگیری از سوءاستفاده از مدل‌های زبانی
• 95. ملاحظات امنیتی در پردازش داده‌های حساس
• 96. آینده مدل‌های زبانی آماری
• 97. مدل‌های زبانی چندوجهی
• 98. مدل‌های زبانی تعاملی
• 99. توسعه مدل‌های زبانی اخلاقی و مسئولانه