کتاب صوتی استخراج ویژگی با مدل‌های ترتیبی به ترتیبی (Sequence-to-Sequence)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج ویژگی با مدل‌های ترتیبی به ترتیبی (Sequence-to-Sequence)

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. بررسی کاربردهای استخراج ویژگی در زبان طبیعی
• 3. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان
• 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول و معماری
• 5. مدل‌های ترتیبی به ترتیبی: معرفی و کاربردها
• 6. معماری Encoder-Decoder در مدل‌های ترتیبی
• 7. مقدمه‌ای بر RNN و LSTM
• 8. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) و کاربردها
• 9. شبکه‌های دروازه‌ای بازگشتی (GRU) و مقایسه با LSTM
• 10. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های ترتیبی
• 11. انواع مختلف مکانیسم‌های توجه
• 12. پیاده‌سازی مکانیسم توجه در شبکه‌های LSTM
• 13. استفاده از Attention برای بهبود استخراج ویژگی
• 14. مدل‌های Sequence-to-Sequence برای ترجمه ماشینی
• 15. بررسی چالش‌های ترجمه ماشینی
• 16. استفاده از مدل‌های ترتیبی در خلاصه‌سازی متن
• 17. خلاصه‌سازی متن با روش‌های مبتنی بر LSTM
• 18. استفاده از مدل‌های ترتیبی در تولید متن
• 19. تولید متن با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 20. مدل‌های توزیع‌شده کلمات (Word Embeddings)
• 21. Word2Vec: آموزش و کاربردها
• 22. GloVe: آموزش و مقایسه با Word2Vec
• 23. FastText: مزایا و کاربردها
• 24. استفاده از Word Embeddings در استخراج ویژگی
• 25. استفاده از مدل‌های ترتیبی در تشخیص موجودیت‌های نام‌دار
• 26. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) با LSTM و CRF
• 27. استفاده از مدل‌های ترتیبی در تحلیل احساسات
• 28. تحلیل احساسات با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 29. مدل‌های ترتیبی برای پاسخگویی به سؤال
• 30. پاسخگویی به سؤال با استفاده از شبکه‌های LSTM و Attention
• 31. بررسی روش‌های ارزیابی مدل‌های Sequence-to-Sequence
• 32. معیارهای ارزیابی ترجمه ماشینی (BLEU, METEOR)
• 33. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی متن (ROUGE)
• 34. پیاده‌سازی مدل‌های Sequence-to-Sequence با استفاده از TensorFlow
• 35. پیاده‌سازی مدل‌های Sequence-to-Sequence با استفاده از PyTorch
• 36. بهینه‌سازی مدل‌های Sequence-to-Sequence
• 37. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 38. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 39. استفاده از Dropout و Regularization
• 40. استفاده از Batch Normalization
• 41. معماری Transformer: معرفی و مقایسه با مدل‌های ترتیبی
• 42. مکانیسم Self-Attention در Transformer
• 43. پیاده‌سازی Transformer با استفاده از TensorFlow
• 44. پیاده‌سازی Transformer با استفاده از PyTorch
• 45. استفاده از Transformer در استخراج ویژگی
• 46. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 47. BERT: معرفی و کاربردها
• 48. GPT: معرفی و کاربردها
• 49. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای استخراج ویژگی
• 50. استفاده از مدل‌های ترتیبی در تشخیص گفتار
• 51. تبدیل گفتار به متن با استفاده از مدل‌های LSTM
• 52. استفاده از مدل‌های ترتیبی در تولید زیرنویس خودکار
• 53. تولید زیرنویس خودکار برای ویدیوها با استفاده از LSTM
• 54. بررسی چالش‌های داده‌های متنی
• 55. پردازش داده‌های متنی نامنظم و پر سر و صدا
• 56. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 57. توکن‌بندی (Tokenization) و نرمال‌سازی (Normalization)
• 58. استفاده از مدل‌های ترتیبی در طبقه‌بندی متن
• 59. طبقه‌بندی متن با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 60. استفاده از مدل‌های ترتیبی در تشخیص هرزنامه (Spam Detection)
• 61. تشخیص هرزنامه با استفاده از LSTM و Attention
• 62. بررسی آینده استخراج ویژگی با مدل‌های ترتیبی
• 63. تحقیقات و روندهای جدید در این حوزه
• 64. کاربردهای نوظهور استخراج ویژگی در زبان طبیعی
• 65. پیاده‌سازی یک پروژه استخراج ویژگی با مدل‌های ترتیبی
• 66. مجموعه‌داده‌های رایج برای ارزیابی مدل‌های استخراج ویژگی
• 67. نکات و ترفندهای پیاده‌سازی مدل‌های Sequence-to-Sequence
• 68. رفع اشکال و بهینه‌سازی مدل‌های ترتیبی