کتاب صوتی دستیابی به نتایج پیشرفته با PyTorch در NLP

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره دستیابی به نتایج پیشرفته با PyTorch در NLP

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق
• 2. مبانی پایتون برای پردازش زبان طبیعی
• 3. آشنایی با کتابخانه PyTorch
• 4. تانسورها در PyTorch
• 5. عملیات پایه تانسورها
• 6. گرادیان و بهینه‌سازی در PyTorch
• 7. شبکه‌های عصبی ساده با PyTorch
• 8. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 9. ورد امبدینگ (Word Embedding)
• 10. Word2Vec و پیاده‌سازی آن در PyTorch
• 11. GloVe و مقایسه با Word2Vec
• 12. FastText و کاربردهای آن
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 14. LSTM و GRU برای پردازش دنباله‌ها
• 15. مدل‌های توالی به توالی (Sequence-to-Sequence)
• 16. توجه (Attention) در مدل‌های توالی به توالی
• 17. مکانیسم‌های رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 18. ترجمه ماشینی با PyTorch
• 19. تولید متن با PyTorch
• 20. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer)
• 21. خود-توجه (Self-Attention)
• 22. BERT و کاربردهای آن در NLP
• 23. Fine-tuning مدل‌های BERT از پیش آموزش‌دیده
• 24. GPT و تولید متن طبیعی
• 25. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و چالش‌ها
• 26. طبقه‌بندی متن با PyTorch
• 27. تحلیل احساسات با استفاده از PyTorch
• 28. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)
• 29. استخراج اطلاعات از متن
• 30. خلاصه‌سازی متن با PyTorch
• 31. پرسش و پاسخ با استفاده از PyTorch
• 32. مدل‌های مبتنی بر گراف برای NLP
• 33. پردازش زبان فارسی با PyTorch
• 34. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 35. استفاده از فونت‌ها و کدهای مختلف در NLP فارسی
• 36. پیش‌پردازش متن فارسی
• 37. مدل‌سازی زبان فارسی با PyTorch
• 38. ارزیابی مدل‌های NLP
• 39. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 40. معیارهای ارزیابی مدل‌های تولید متن
• 41. تنظیم هایپرمترها (Hyperparameter Tuning)
• 42. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 43. استفاده از GPU برای آموزش مدل‌ها
• 44. مدیریت داده‌ها در PyTorch
• 45. استفاده از DataLoader و Dataset
• 46. ذخیره و بارگذاری مدل‌ها
• 47. استقرار مدل‌های NLP
• 48. استفاده از Flask یا FastAPI برای استقرار مدل
• 49. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار
• 50. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در NLP
• 51. استفاده از PyTorch برای یادگیری تقویتی
• 52. کاربردهای یادگیری تقویتی در NLP
• 53. مدل‌های مبتنی بر حافظه (Memory Networks)
• 54. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای NLP
• 55. استفاده از CNN برای طبقه‌بندی متن
• 56. شبکه‌های عصبی گراف کانولوشنی (GCN) برای NLP
• 57. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 58. ترکیب متن و تصویر با PyTorch
• 59. تحلیل گفتگو (Dialogue Analysis)
• 60. ساخت ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 61. آشنایی با مجموعه‌داده‌های NLP
• 62. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای ترجمه ماشینی
• 63. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای تحلیل احساسات
• 64. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای NER
• 65. بررسی مقالات جدید در حوزه NLP
• 66. آینده NLP و تحقیقات در این زمینه
• 67. استفاده از PyTorch Lightning برای ساده‌سازی آموزش مدل
• 68. عیب‌یابی و رفع اشکال در مدل‌های PyTorch
• 69. استفاده از TensorBoard برای تجسم آموزش مدل
• 70. مدل‌های مبتنی بر دانش (Knowledge-Based Models)
• 71. استفاده از ontologies در NLP
• 72. ارتباط مدل‌های زبانی با دانش‌نامه‌ها