کتاب صوتی درک عمیق متن: مدل‌های BERT و تکنیک‌های Embeddings پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره درک عمیق متن: مدل‌های BERT و تکنیک‌های Embeddings پیشرفته

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
• 3. شبکه‌های عصبی و کاربرد آن‌ها در زبان طبیعی
• 4. واژه‌سازی و توکن‌بندی متن
• 5. بردارسازی کلمات: روش‌های سنتی
• 6. مقدمه‌ای بر Embeddings کلمه
• 7. Word2Vec: معماری و پیاده‌سازی
• 8. GloVe: روشی متفاوت برای یادگیری Embeddings
• 9. ارزیابی کیفیت Embeddings کلمه
• 10. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 11. مدل‌های N-gram و محدودیت‌های آن‌ها
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد در زبان طبیعی
• 13. مشکلات RNN و معرفی LSTM
• 14. معماری LSTM و کاربردهای آن
• 15. شبکه‌های حافظه طولانی-کوتاه مدت (LSTM) دوجهته
• 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش متن
• 17. معرفی مدل BERT
• 18. معماری Transformer و مکانیزم توجه
• 19. پیش‌آموزش BERT و وظایف مرتبط
• 20. تنظیم دقیق BERT برای وظایف مختلف
• 21. طبقه‌بندی متن با استفاده از BERT
• 22. استخراج اطلاعات با استفاده از BERT
• 23. پاسخ به سؤال با استفاده از BERT
• 24. تحلیل احساسات با استفاده از BERT
• 25. خلاصه‌سازی متن با استفاده از BERT
• 26. ترجمه ماشینی با استفاده از BERT
• 27. معرفی مدل‌های BERT چندزبانه
• 28. مدل‌های BERT مبتنی بر زبان فارسی
• 29. مقدمه‌ای بر Embeddings متنی
• 30. Sentence BERT (SBERT) و کاربردها
• 31. Embeddings متنی با استفاده از Transformers
• 32. ارزیابی کیفیت Embeddings متنی
• 33. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 34. تفاوت بین BERT و LLM‌ها
• 35. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ
• 36. کاربردهای LLM‌ها در پردازش زبان طبیعی
• 37. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های BERT
• 38. مدل‌های BERT سبک‌وزن
• 39. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) در BERT
• 40. کاهش ابعاد Embeddings
• 41. روش‌های تجمیع Embeddings
• 42. Embeddings مبتنی بر نمودار دانش
• 43. کاربرد Embeddings در بازیابی اطلاعات
• 44. جستجوی معنایی (Semantic Search)
• 45. تطبیق پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 46. تحلیل موضوعی (Topic Modeling) با استفاده از Embeddings
• 47. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) با استفاده از BERT
• 48. رابطه استخراج (Relation Extraction) با استفاده از BERT
• 49. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 50. اصلاح و بهبود متن تولید شده
• 51. تکنیک‌های مقابله با مشکل vanishing gradient
• 52. تکنیک‌های مقابله با مشکل overfitting
• 53. معرفی فریم‌ورک‌های محبوب پردازش زبان طبیعی
• 54. TensorFlow و Keras برای پردازش زبان طبیعی
• 55. PyTorch و Transformers برای پردازش زبان طبیعی
• 56. کاربرد پردازش زبان طبیعی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 57. پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت
• 58. پردازش زبان طبیعی در حوزه مالی
• 59. آینده پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی
• 60. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو