کتاب صوتی ترجمه ماشینی آماری پیشرفته: از تئوری تا پیاده‌سازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ترجمه ماشینی آماری پیشرفته: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: ترجمه ماشینی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی آماری (SMT)
• 2. تاریخچه و تکامل SMT
• 3. مدل‌های زبانی و نقش آن‌ها در SMT
• 4. مدل‌های ترجمه (Translation Models)
• 5. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی: معیارهای BLEU، METEOR و TER
• 6. مجموعه‌داده‌های استاندارد در ترجمه ماشینی
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها: توکنایزیشن، نرمال‌سازی و غیره
• 8. تکنیک‌های هم‌ترازی کلمات (Word Alignment)
• 9. مدل‌های زبانی n-گرمی (N-gram Language Models)
• 10. تخمین پارامترها در مدل‌های زبانی
• 11. صاف‌سازی (Smoothing) در مدل‌های زبانی
• 12. مدل‌های ترجمه مبتنی بر عبارات (Phrase-Based Translation)
• 13. استخراج عبارات از داده‌های موازی
• 14. تخمین وزن عبارات
• 15. رمزگشایی (Decoding) در SMT
• 16. بهینه‌سازی جستجوی رمزگشایی
• 17. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
• 18. ترجمه ماشینی مبتنی بر درخت تجزیه (Syntax-Based Translation)
• 19. استفاده از ویژگی‌های نحوی در SMT
• 20. ترجمه ماشینی عصبی (NMT) - مقدمه و مقایسه با SMT
• 21. مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms) در NMT
• 22. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer Models) در ترجمه ماشینی
• 23. بهینه‌سازی مدل‌های NMT
• 24. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در ترجمه ماشینی
• 25. ترجمه ماشینی با منابع کم (Low-Resource Machine Translation)
• 26. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 27. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در ترجمه ماشینی
• 28. ترجمه ماشینی تعاملی (Interactive Machine Translation)
• 29. ترجمه ماشینی برای زبان‌های مورفولوژیکی غنی
• 30. مدل‌سازی زبان‌های با ساختار متفاوت
• 31. کنترل کیفیت ترجمه ماشینی: شناسایی و رفع خطاها
• 32. ترجمه ماشینی و مسائل مربوط به جنسیت
• 33. ترجمه ماشینی و مسائل مربوط به تعصب
• 34. استفاده از SMT در عملیات جهانی: چالش‌ها و راهکارها
• 35. استقرار و مقیاس‌بندی سیستم‌های SMT
• 36. ابزارهای متن‌باز SMT: Moses، OpenNMT و غیره
• 37. آینده ترجمه ماشینی آماری و عصبی