کتاب صوتی شبکه‌های عصبی برای راستی‌آزمایی حقایق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبکه‌های عصبی برای راستی‌آزمایی حقایق

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر راستی‌آزمایی حقایق: چالش‌ها و کاربردها
• 2. مروری بر روش‌های سنتی راستی‌آزمایی حقایق
• 3. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 4. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی: MLP، CNN، RNN
• 5. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای راستی‌آزمایی حقایق
• 6. نمایش دانش و Embeddingها: Word2Vec، GloVe، FastText
• 7. مدل‌های زبانی: RNN، LSTM، GRU
• 8. مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms)
• 9. شبکه‌های عصبی پیچشی برای تحلیل متن
• 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای مدل‌سازی دنباله
• 11. معماری‌های Encoder-Decoder برای راستی‌آزمایی حقایق
• 12. مدل‌های مبتنی بر حافظه (Memory Networks)
• 13. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای نمایش دانش
• 14. استفاده از Wikidata و Knowledge Graphها
• 15. معماری‌های Fact Verification مبتنی بر Attention
• 16. شبکه‌های Siamese برای مقایسه جملات
• 17. تشخیص تناقض (Contradiction Detection)
• 18. شبکه‌های عصبی بازخورد (Feedback Networks)
• 19. مدل‌های مبتنی بر Transformer: BERT، RoBERTa، XLNet
• 20. Fine-tuning مدل‌های Transformer برای راستی‌آزمایی حقایق
• 21. معماری‌های Hybrid برای ترکیب مزایای مختلف
• 22. تکنیک‌های Regularization و جلوگیری از Overfitting
• 23. روش‌های ارزیابی مدل‌های راستی‌آزمایی حقایق
• 24. متریک‌های ارزیابی: دقت، Recall، F1-score، AUC
• 25. تحلیل خطا و بهبود عملکرد مدل
• 26. داده‌نامه‌های راستی‌آزمایی حقایق: FEVER، SciFact
• 27. چالش‌های موجود در راستی‌آزمایی حقایق چندزبانه
• 28. راستی‌آزمایی حقایق در حوزه‌های خاص (اخبار، علمی، پزشکی)
• 29. استفاده از داده‌های نامساوی (Imbalanced Data)
• 30. تفسیرپذیری مدل‌های راستی‌آزمایی حقایق
• 31. تکنیک‌های Explainable AI (XAI)
• 32. آینده راستی‌آزمایی حقایق با هوش مصنوعی
• 33. کاربردهای عملی راستی‌آزمایی حقایق
• 34. مسائل اخلاقی در راستی‌آزمایی خودکار حقایق
• 35. منابع و ابزارهای متن‌باز برای راستی‌آزمایی حقایق
• 36. پیاده‌سازی یک سیستم راستی‌آزمایی حقایق ساده با پایتون
• 37. مقایسه مدل‌های مختلف راستی‌آزمایی حقایق
• 38. بهینه‌سازی مدل‌ها برای سرعت و کارایی
• 39. استفاده از GPU و TPU برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 40. استراتژی‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 41. مدیریت و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 42. تکنیک‌های Data Augmentation برای افزایش حجم داده
• 43. استفاده از Transfer Learning در راستی‌آزمایی حقایق
• 44. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای راستی‌آزمایی حقایق
• 45. شبکه‌های Adversarial Generative (GAN) در راستی‌آزمایی حقایق
• 46. رویکردهای مبتنی بر چندوجهی (Multimodal) برای راستی‌آزمایی حقایق