دوره توسعه مدل‌های زبانی چندزبانه و متقابل همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه مدل‌های زبانی چندزبانه و متقابل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی چندزبانه
• 2. چرا توسعه مدل‌های چندزبانه مهم است؟
• 3. چالش‌های توسعه مدل‌های زبانی چندزبانه
• 4. معماری‌های مدل‌های زبانی چندزبانه
• 5. مدل‌های ترنسفورمر و چندزبانی
• 6. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده چندزبانه
• 7. مجموعه‌داده‌های چندزبانه: منابع و آماده‌سازی
• 8. تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌های متنی چندزبانه
• 9. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های چندزبانه
• 10. توکنایزیشن (Tokenization) در زبان‌های مختلف
• 11. روش‌های نمایش زبان (Language Embedding)
• 12. مدل‌های زبانی مبتنی بر انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 13. استفاده از مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 14. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای زبان‌های کم‌منبع
• 15. ارزیابی مدل‌های زبانی چندزبانه: معیارها و روش‌ها
• 16. معیارهای ارزیابی ترجمه ماشینی
• 17. معیارهای ارزیابی تولید متن چندزبانه
• 18. تطبیق دامنه (Domain Adaptation) در مدل‌های زبانی چندزبانه
• 19. مدل‌های زبانی متقابل (Cross-lingual Models)
• 20. تکنیک‌های هم‌ترازی زبانی (Language Alignment)
• 21. یادگیری نمایش زبانی مشترک (Shared Language Representation)
• 22. توسعه مدل‌های زبانی چندزبانه با استفاده از روش‌های بدون نظارت
• 23. استفاده از روش‌های خودآموز (Self-supervised Learning)
• 24. مدل‌های زبانی چندزبانه برای وظایف خاص (مانند خلاصه‌سازی، پاسخ به سؤال)
• 25. توسعه مدل‌های زبانی چندزبانه برای زبان‌های با منابع محدود
• 26. استفاده از ترجمه ماشینی برای افزایش داده‌های زبان‌های کم‌منبع
• 27. تکنیک‌های انتقال دانش از زبان‌های پرمنبع به زبان‌های کم‌منبع
• 28. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی چندزبانه برای استقرار (Deployment)
• 29. فشرده‌سازی مدل (Model Compression) و کوانتیزاسیون (Quantization)
• 30. استفاده از تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 31. استقرار مدل‌های زبانی چندزبانه در محیط‌های ابری
• 32. استفاده از GPU و TPU برای آموزش و استنتاج
• 33. مدل‌های زبانی چندزبانه و اخلاق: سوگیری‌ها و چالش‌ها
• 34. شناسایی و کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی چندزبانه
• 35. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی چندزبانه
• 36. حریم خصوصی و امنیت در مدل‌های زبانی چندزبانه
• 37. آینده مدل‌های زبانی چندزبانه و متقابل
• 38. تحقیقات فعلی و روندهای نوظهور
• 39. کاربردهای بالقوه مدل‌های زبانی چندزبانه در صنایع مختلف
• 40. ابزارهای توسعه مدل‌های زبانی چندزبانه
• 41. فریم‌ورک‌های محبوب (مانند Hugging Face Transformers)
• 42. مجموعه‌های ابزار برای ارزیابی و دیباگینگ مدل‌ها
• 43. توسعه رابط‌های کاربری برای مدل‌های زبانی چندزبانه
• 44. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی زبان‌های با خطوط نوشتاری متفاوت
• 45. چالش‌های پردازش زبان‌های راست به چپ
• 46. تکنیک‌های خاص برای زبان‌های با مورفولوژی غنی
• 47. استفاده از زیرشبکه‌های (Subnetworks) زبانی برای بهبود عملکرد
• 48. مدل‌های زبانی چندزبانه برای تولید محتوای خلاقانه
• 49. مدل‌های زبانی چندزبانه برای ترجمه همزمان (Simultaneous Translation)
• 50. توسعه مدل‌های زبانی چندزبانه برای گفتار (Speech)
• 51. مدل‌های زبانی چندزبانه برای پردازش زبان‌های محلی و گویش‌ها