دوره TensorFlow for Natural Language Processing Applications همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره TensorFlow for Natural Language Processing Applications

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. TensorFlow: نصب و پیکربندی
• 3. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
• 4. نمایش متن: توکن‌سازی و بردارسازی
• 5. مدل‌های زبانی: n-gramها
• 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 7. Long Short-Term Memory (LSTM)
• 8. شبکه‌های عصبی دروازه‌ای تکرارشونده (GRU)
• 9. Embedding کلمات: Word2Vec
• 10. Embedding کلمات: GloVe
• 11. Embedding کلمات: FastText
• 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
• 13. مدل‌های ترانسفورمر
• 14. توجه (Attention) در مدل‌های ترانسفورمر
• 15. BERT: مقدمه و معماری
• 16. Fine-tuning مدل BERT برای وظایف مختلف
• 17. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 18. تولید متن با استفاده از TensorFlow
• 19. خلاصه‌سازی متن خودکار
• 20. ترجمه ماشینی عصبی
• 21. تحلیل احساسات با TensorFlow
• 22. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 23. طبقه‌بندی متن
• 24. پرسش و پاسخ با استفاده از TensorFlow
• 25. مدیریت داده‌ها و پیش‌پردازش متن
• 26. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 27. بهینه‌سازی مدل‌های TensorFlow برای سرعت و حافظه
• 28. استقرار مدل‌های TensorFlow در محیط‌های مختلف
• 29. TensorFlow Hub: استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 30. TensorBoard: تجسم و مانیتورینگ مدل
• 31. کاربرد TensorFlow در چت‌بات‌ها
• 32. کاربرد TensorFlow در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 33. کاربرد TensorFlow در سیستم‌های توصیه‌گر
• 34. پردازش زبان فارسی با TensorFlow
• 35. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 36. استفاده از فونت‌های فارسی در TensorFlow
• 37. مبانی دستور زبان فارسی برای پردازش زبان طبیعی
• 38. پیش‌پردازش متن فارسی
• 39. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در پردازش زبان فارسی
• 40. مدل‌های زبانی فارسی از پیش آموزش‌دیده
• 41. پردازش زبان طبیعی برای داده‌های متنی بزرگ
• 42. TensorFlow Data Validation (TFDV)
• 43. TensorFlow Transform (TFT)
• 44. TensorFlow Model Analysis (TFMA)
• 45. TensorFlow Serving
• 46. TensorFlow Lite
• 47. TensorFlow.js
• 48. TensorFlow Extended (TFX)
• 49. استفاده از GPU برای آموزش مدل‌های TensorFlow
• 50. مدیریت نسخه‌های TensorFlow
• 51. اشکال‌زدایی مدل‌های TensorFlow
• 52. مفاهیم پیشرفته در شبکه‌های عصبی
• 53. Regularization در مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 54. Dropout
• 55. Batch Normalization
• 56. Gradient Clipping
• 57. مدل‌های مبتنی بر گراف برای پردازش زبان طبیعی
• 58. شبکه‌های عصبی گراف
• 59. مدل‌های مبتنی بر حافظه
• 60. Reinforcement Learning برای پردازش زبان طبیعی
• 61. یادگیری فعال (Active Learning)
• 62. یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 63. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) برای متن
• 64. تفسیرپذیری مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 65. توضیح‌پذیری مدل‌های TensorFlow
• 66. حریم خصوصی و امنیت در پردازش زبان طبیعی
• 67. حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
• 68. دفاع در برابر حملات خصمانه
• 69. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 70. سوگیری در مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 71. کاهش سوگیری در مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 72. آینده پردازش زبان طبیعی و TensorFlow