کتاب صوتی آموزش کاربردی مدل‌سازی زبانی با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در بستر Keras

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی مدل‌سازی زبانی با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در بستر Keras

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌سازی زبانی در پردازش زبان طبیعی
• 2. آشنایی با ساختار و مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 3. مقدمه‌ای بر توالی‌های متنی و پیش‌پردازش داده‌های زبانی
• 4. روش‌های عددی کردن متن و تبدیل کلمات به بردار
• 5. بررسی محدودیت‌های شبکه‌های عصبی پیش‌خور در تحلیل توالی‌ها
• 6. مفهوم حافظه در شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 7. معماری پایه شبکه‌های عصبی بازگشتی و روابط ریاضی حاکم بر آن‌ها
• 8. چالش‌های آموزش شبکه‌های بازگشتی و مسئله محوشدگی گرادیان
• 9. معرفی کتابخانه کراس برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 10. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز در پایتون
• 11. نحوه خواندن و پاک‌سازی متون برای آموزش مدل‌های زبانی
• 12. روش‌های توکن‌بندی و ایجاد واژگان در پردازش متن
• 13. ساختار داده‌های ورودی و خروجی در مدل‌های پیش‌بینی کلمه بعدی
• 14. پیاده‌سازی اولین مدل بازگشتی ساده با استفاده از لایه SimpleRNN
• 15. بررسی تاثیر طول توالی در دقت پیش‌بینی مدل
• 16. معرفی واحدهای حافظه طولانی کوتاه مدت LSTM
• 17. ساختار داخلی و گیت‌های کنترل‌کننده در شبکه‌های LSTM
• 18. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی مبتنی بر LSTM در کراس
• 19. آشنایی با شبکه‌های واحد بازگشتی دریچه‌دار GRU
• 20. مقایسه عملکرد GRU و LSTM در مدل‌سازی زبانی
• 21. استفاده از لایه‌های Embedding برای بهبود نمایش برداری کلمات
• 22. آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از لایه‌های Embedding
• 23. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های بازگشتی
• 24. استفاده از لایه Dropout در مدل‌های توالی‌محور
• 25. مفهوم مدل‌های بازگشتی دوجهته و کاربرد آن‌ها در درک متن
• 26. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی دوجهته در بستر کراس
• 27. تکنیک‌های بهینه‌سازی و انتخاب توابع هزینه مناسب برای مدل‌سازی زبانی
• 28. تنظیم نرخ یادگیری و سایر فراپارامترها در مدل‌های عمیق
• 29. ارزیابی مدل‌های زبانی با استفاده از سنجه پرپلکسیتی
• 30. استراتژی‌های تولید متن توسط مدل‌های آموزش‌دیده
• 31. روش‌های نمونه‌برداری و تنظیم دما در تولید متن خلاقانه
• 32. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی محاسبات در آموزش شبکه‌های عمیق
• 33. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده در کراس
• 34. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی چندلایه برای افزایش پیچیدگی مدل
• 35. تحلیل خطاهای مدل در پیش‌بینی کلمات و رفع آن‌ها
• 36. کاربردهای مدل‌سازی زبانی در سیستم‌های هوشمند بومی
• 37. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و توجه به صحت داده‌ها
• 38. ارائه پروژه‌های عملی برای ساخت مولد متن ساده
• 39. بهینه‌سازی مدل برای اجرا در محیط‌های با منابع محدود
• 40. جمع‌بندی و مسیرهای پیشرفته در یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی