کتاب صوتی تست استحکام مدل‌های پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تست استحکام مدل‌های پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: توسعه برنامه‌های وب پیشرفته

موضوع میانی: Machine learning model adversarial robustness testing

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه استحکام مدل‌های زبانی
• 2. معیارهای ارزیابی استحکام مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 3. مقدمه‌ای بر داده‌های پرت و تاثیر آن‌ها بر مدل‌ها
• 4. روش‌های شناسایی داده‌های پرت در متون فارسی
• 5. بررسی اثرات نویز در داده‌های آموزشی
• 6. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای افزایش استحکام مدل
• 7. روش‌های نمونه‌برداری داده برای بهبود تعمیم‌پذیری
• 8. مقدمه‌ای بر تئوری یادگیری ماشین و بیش‌برازش
• 9. تنظیم پارامترهای مدل برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 10. اعتبارسنجی متقابل و انتخاب مدل مناسب
• 11. بررسی روش‌های منظم‌سازی (Regularization) در مدل‌های زبانی
• 12. تاثیر ابعاد داده (Dimensionality) بر استحکام مدل
• 13. کاهش ابعاد داده با استفاده از روش‌های PCA و t-SNE
• 14. بررسی روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 15. استفاده از مترادف‌ها و جایگزینی کلمات برای افزایش داده
• 16. تغییر ساختار جملات برای افزایش تنوع داده
• 17. استفاده از ترجمه معکوس (Back Translation) برای افزایش داده
• 18. بررسی اثرات زبان‌های مختلف بر استحکام مدل‌های زبانی
• 19. تطبیق مدل‌های زبانی با زبان‌های کم‌منابع
• 20. مقدمه‌ای بر انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 21. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 22. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای وظایف خاص
• 23. بررسی روش‌های مقابله با حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
• 24. شناسایی حملات خصمانه در متون فارسی
• 25. دفاع در برابر حملات خصمانه با استفاده از روش‌های Adversarial Training
• 26. تکنیک‌های تشخیص نفوذ در مدل‌های زبانی
• 27. بررسی اثرات تغییرات کوچک در ورودی بر خروجی مدل
• 28. تحلیل حساسیت مدل‌های زبانی
• 29. ارزیابی استحکام مدل در برابر داده‌های نامتعارف
• 30. بررسی اثرات داده‌های متناقض بر عملکرد مدل
• 31. روش‌های تشخیص و حذف داده‌های متناقض
• 32. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و استحکام مدل
• 33. استفاده از یادگیری تقویتی برای آموزش مدل‌های زبانی مقاوم
• 34. بررسی اثرات انتخاب تابع پاداش بر استحکام مدل
• 35. ارزیابی استحکام مدل در برابر تغییرات توزیع داده
• 36. بررسی روش‌های تشخیص تغییر توزیع داده (Data Drift)
• 37. تطبیق مدل با تغییرات توزیع داده در طول زمان
• 38. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر
• 39. بررسی معماری ترانسفورمر و مکانیسم‌های توجه
• 40. استفاده از ترانسفورمرها برای افزایش استحکام مدل
• 41. بررسی روش‌های رمزنگاری داده برای حفظ حریم خصوصی
• 42. استفاده از یادگیری فدرال (Federated Learning) برای آموزش مدل‌های زبانی
• 43. ارزیابی و مقایسه روش‌های مختلف استحکام مدل
• 44. مقدمه‌ای بر ابزارهای ارزیابی استحکام مدل‌های زبانی
• 45. تحلیل نتایج ارزیابی و ارائه راهکارهای بهبود