کتاب صوتی شناسایی پیشرفته موجودیت‌ها: تکنیک‌ها و کاربردها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شناسایی پیشرفته موجودیت‌ها: تکنیک‌ها و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و داده‌کاوی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر شناسایی موجودیت‌ها
• 2. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 3. مجموعه‌های داده استاندارد برای شناسایی موجودیت‌ها
• 4. روش‌های مبتنی بر قوانین در شناسایی موجودیت‌ها
• 5. یادگیری ماشین و شناسایی موجودیت‌ها
• 6. شبکه‌های عصبی و شناسایی موجودیت‌ها
• 7. مدل‌های زبانی و نقش آن‌ها در شناسایی موجودیت‌ها
• 8. بردارسازی کلمات و عبارات
• 9. مدل‌های Word Embedding (Word2Vec, GloVe, FastText)
• 10. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 11. الگوریتم‌های NER مبتنی بر Hidden Markov Models (HMM)
• 12. الگوریتم‌های NER مبتنی بر Conditional Random Fields (CRF)
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای NER
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای NER
• 15. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی برای NER (LSTM, GRU)
• 16. موجودیت‌های مرکب و شناسایی آن‌ها
• 17. ابهام‌زدایی موجودیت‌ها (Entity Disambiguation)
• 18. روش‌های مبتنی بر دانش برای ابهام‌زدایی موجودیت‌ها
• 19. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای ابهام‌زدایی موجودیت‌ها
• 20. ارزیابی عملکرد سیستم‌های شناسایی موجودیت‌ها
• 21. معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, F1-score)
• 22. مجموعه‌های داده چالش‌برانگیز در شناسایی موجودیت‌ها
• 23. شناسایی موجودیت‌ها در متون تخصصی (پزشکی، حقوقی، فنی)
• 24. شناسایی موجودیت‌ها در زبان‌های مختلف
• 25. شناسایی موجودیت‌ها در متون شبکه‌های اجتماعی
• 26. شناسایی روابط بین موجودیت‌ها (Relation Extraction)
• 27. روش‌های مبتنی بر الگو برای استخراج روابط
• 28. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای استخراج روابط
• 29. استفاده از گراف‌های دانش در شناسایی و استخراج موجودیت‌ها
• 30. مفاهیم گراف‌های دانش و ساختار آن‌ها
• 31. مدل‌سازی دانش با استفاده از RDF و OWL
• 32. استنتاج و استدلال در گراف‌های دانش
• 33. کاربردهای شناسایی موجودیت‌ها در بازیابی اطلاعات
• 34. کاربردهای شناسایی موجودیت‌ها در خلاصه‌سازی متن
• 35. کاربردهای شناسایی موجودیت‌ها در پاسخگویی به سؤالات
• 36. کاربردهای شناسایی موجودیت‌ها در تحلیل احساسات
• 37. کاربردهای شناسایی موجودیت‌ها در تشخیص اخبار جعلی
• 38. شناسایی موجودیت‌ها در پردازش زبان‌های کم‌منبع
• 39. تکنیک‌های انتقال یادگیری برای شناسایی موجودیت‌ها
• 40. روش‌های داده‌افزایی (Data Augmentation) برای شناسایی موجودیت‌ها
• 41. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 42. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ (BERT, RoBERTa, XLNet)
• 43. شناسایی موجودیت‌های رویدادی (Event Detection)
• 44. شناسایی آرگومان‌های رویداد (Event Argument Extraction)
• 45. شناسایی موجودیت‌ها در متون چندزبانه (Multilingual NER)
• 46. روش‌های مبتنی بر ترجمه ماشینی برای NER چندزبانه
• 47. چالش‌های شناسایی موجودیت‌ها در متون غیررسمی
• 48. شناسایی موجودیت‌ها در متون دست‌نویس
• 49. شناسایی موجودیت‌ها در تصاویر و ویدئوها
• 50. استفاده از بینایی کامپیوتر در شناسایی موجودیت‌ها
• 51. ادغام اطلاعات متنی و بصری برای شناسایی موجودیت‌ها
• 52. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی
• 53. چالش‌های خاص پردازش زبان فارسی
• 54. منابع و ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 55. شناسایی موجودیت‌های فارسی
• 56. مجموعه‌های داده فارسی برای شناسایی موجودیت‌ها
• 57. تکنیک‌های بهبود عملکرد شناسایی موجودیت‌ها در زبان فارسی
• 58. آینده شناسایی موجودیت‌ها و روندهای جدید