کتاب صوتی آموزش کاربردی یادگیری انتقالی در پردازش متن با استفاده از TensorFlow Hub

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی یادگیری انتقالی در پردازش متن با استفاده از TensorFlow Hub

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 2. آشنایی با معماری شبکه‌های عصبی برای متن
• 3. معرفی پلتفرم TensorFlow Hub و کاربردهای آن
• 4. پیش‌پردازش متون و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 5. مفهوم یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی
• 6. مزایا و چالش‌های استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 7. بررسی معماری‌های Transformer و جایگاه آن در یادگیری انتقالی
• 8. کار با توکنایزرهای استاندارد در تنسورفلو
• 9. استفاده از مدل‌های BERT در محیط تنسورفلو
• 10. تکنیک‌های استخراج ویژگی از مدل‌های زبانی بزرگ
• 11. تنظیم دقیق یا Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 12. استفاده از لایه‌های Embedding در مدل‌های متنی
• 13. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی متن با استفاده از TensorFlow Hub
• 14. تحلیل احساسات و دیدگاه‌ها با استفاده از یادگیری انتقالی
• 15. مدل‌سازی تشخیص موجودیت‌های نام‌دار با مدل‌های آماده
• 16. بررسی معیارهای ارزیابی در مدل‌های پردازش متن
• 17. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل‌های انتقالی
• 18. مدیریت حافظه و منابع در آموزش مدل‌های سنگین
• 19. استفاده از مدل‌های کوچک و بهینه برای کاربردهای سبک
• 20. پیاده‌سازی مدل‌های پاسخ به سوالات متن‌محور
• 21. تکنیک‌های افزایش داده در پردازش زبان طبیعی
• 22. روش‌های مقابله با بیش‌برازش در یادگیری انتقالی
• 23. استفاده از مدل‌های چندزبانه و پشتیبانی از زبان فارسی
• 24. استقرار و پیاده‌سازی عملیاتی مدل‌های هوش مصنوعی
• 25. ملاحظات اخلاقی و فنی در توسعه مدل‌های زبانی
• 26. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای اجرا در محیط‌های محدود
• 27. کاربرد یادگیری انتقالی در خلاصه‌سازی متون
• 28. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر برای استخراج کلیدواژه‌ها
• 29. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف در تسک‌های متنوع زبانی
• 30. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ مدل در تنسورفلو
• 31. آموزش گام‌به‌گام یک پروژه کاربردی تحلیل متن
• 32. به‌کارگیری یادگیری انتقالی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 33. استفاده از مدل‌های سبک برای استنتاج سریع در محیط‌های عملیاتی
• 34. تکنیک‌های انتقال دانش بین دامنه‌های مختلف متنی
• 35. بررسی ساختار داده‌های ورودی برای مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 36. نحوه سفارشی‌سازی لایه‌های خروجی مدل‌های انتقالی
• 37. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌های هوش مصنوعی
• 38. مسیرهای پیشرفته در پژوهش‌های یادگیری انتقالی
• 39. نکات کلیدی در عیب‌یابی مدل‌های یادگیری عمیق متن
• 40. جمع‌بندی و پروژه‌های نهایی یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی