کتاب صوتی یادگیری عمیق برای پردازش متن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری عمیق برای پردازش متن

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی متن‌باز

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 2. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 3. توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها در یادگیری
• 4. انتخاب تابع هزینه مناسب برای مسائل مختلف
• 5. الگوریتم‌های بهینه‌سازی گرادیان کاهشی
• 6. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری
• 7. معرفی کتابخانه‌های محبوب یادگیری عمیق
• 8. پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 9. نمایش متن به صورت عددی: Word Embedding
• 10. مدل‌های زبانی n-gram
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 12. مشکلات مربوط به گرادیان‌های محو و منفجر
• 13. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 14. شبکه‌های گیت‌دار بازگشتی (GRU)
• 15. معماری‌های Encoder-Decoder برای ترجمه ماشینی
• 16. توجه (Attention) و مکانیسم‌های آن
• 17. ترانسفورمرها: معماری و کاربردها
• 18. مدل‌های BERT و انواع آن
• 19. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 20. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 21. خلاصه‌سازی متن خودکار
• 22. تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متن
• 23. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 24. مدل‌های پرسش و پاسخ
• 25. تولید پاسخ‌های متنی
• 26. درک مطلب ماشینی
• 27. استخراج اطلاعات از متن
• 28. دسته‌بندی موضوعی متن
• 29. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 30. ارزیابی مدل‌های پردازش متن
• 31. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 32. روش‌های مقابله با بیش‌برازش (Overfitting)
• 33. تنظیم هایپرپارامترها
• 34. یادگیری انتقالی در پردازش متن
• 35. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 36. پردازش زبان‌های مختلف با یادگیری عمیق
• 37. مدل‌سازی گفتگو (Dialogue Modeling)
• 38. تولید خودکار زیرنویس برای تصاویر و ویدیوها
• 39. تشخیص و اصلاح غلط‌های املایی و نگارشی
• 40. ترجمه ماشینی عصبی
• 41. استفاده از یادگیری عمیق در موتورهای جستجو
• 42. یادگیری بدون نظارت برای نمایش متن
• 43. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
• 44. آینده یادگیری عمیق در پردازش متن
• 45. پیاده‌سازی یک پروژه کامل پردازش متن