کتاب صوتی آموزش جامع پردازش متن و مدل‌های زبانی با استفاده از TensorFlow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پردازش متن و مدل‌های زبانی با استفاده از TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم داده

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و نقش آن در هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی و کتابخانه‌های پایه در تنسورفلو
• 3. پیش‌پردازش متون و پاک‌سازی داده‌های متنی
• 4. روش‌های تبدیل متن به بردار و نمایش عددی کلمات
• 5. مفهوم توکن‌بندی و واژه‌نامه‌های آماری
• 6. استفاده از لایه امبدینگ برای بازنمایی معنایی کلمات
• 7. مدل‌های آماری زبان و احتمال وقوع توالی کلمات
• 8. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی و کاربرد آن‌ها در توالی‌های متنی
• 10. حل مشکل محو شدن گرادیان در شبکه‌های بازگشتی
• 11. معماری حافظه طولانی کوتاه مدت در تحلیل متن
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی دوطرفه برای درک زمینه
• 13. مکانیزم‌های توجه و اهمیت آن‌ها در مدل‌های زبانی
• 14. معماری ترنسفورمر و تحول در پردازش متن
• 15. مفهوم خود-توجهی در مدل‌های پیشرفته
• 16. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در تنسورفلو
• 17. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 18. طبقه‌بندی متون با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 19. تحلیل احساسات و استخراج نظرات کاربران
• 20. مدل‌سازی موضوعی و استخراج مفاهیم کلیدی از اسناد
• 21. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار در متون فارسی و انگلیسی
• 22. خلاصه‌سازی خودکار متون با مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 23. ترجمه ماشینی عصبی و ارزیابی کیفیت خروجی
• 24. تولید متن خلاقانه با مدل‌های زبانی بزرگ
• 25. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای محیط‌های عملیاتی
• 26. استقرار مدل‌های پردازش متن در سامانه‌های کاربردی
• 27. بررسی چالش‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 28. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های متنی رسمی و اداری
• 29. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 30. راهکارهای افزایش دقت در پردازش متون تخصصی فارسی
• 31. مدیریت حافظه و کارایی در پردازش حجم بالای متون
• 32. آشنایی با ابزارهای تحلیل داده‌های متنی در پلتفرم تنسورفلو
• 33. پروژه عملی: طراحی یک سامانه تحلیلگر متن با چارچوب‌های استاندارد