کتاب مدل‌های زبانی در مدیریت و تفسیر داده‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی در مدیریت و تفسیر داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر مدل های زبانی و کاربرد آن ها
• 2. مبانی نظری مدل های زبانی
• 3. ساختار واژگانی و نحوی زبان
• 4. پردازش زبان طبیعی: گام های اولیه
• 5. نمایش برداری کلمات (Word Embeddings)
• 6. مدل های زبانی آماری
• 7. مدل های زبانی عصبی
• 8. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 9. شبکه های حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM)
• 10. شبکه های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 12. مدل های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 13. معماری ترنسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
• 14. مدل های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 15. BERT: نمایش دوطرفه از رمزگذار ترنسفورمر
• 16. GPT: تولید از پیش آموزش دیده ترنسفورمر
• 17. کاربردهای مدل های زبانی در مدیریت داده
• 18. فهم زبان طبیعی (NLU)
• 19. تولید زبان طبیعی (NLG)
• 20. طبقه بندی متون
• 21. تشخیص موجودیت های نام دار (NER)
• 22. استخراج روابط
• 23. خلاصه سازی متون
• 24. ترجمه ماشینی
• 25. پاسخگویی به سوالات
• 26. تحلیل احساسات
• 27. مدیریت دانش با مدل های زبانی
• 28. استخراج اطلاعات از اسناد
• 29. سازماندهی و بازیابی اطلاعات
• 30. کشف الگوها در داده های متنی
• 31. دسته بندی و برچسب گذاری خودکار اسناد
• 32. پیش بینی روندها بر اساس متون
• 33. مدل های زبانی در کسب و کار
• 34. بهینه سازی فرآیندهای سازمانی
• 35. خدمات مشتریان مبتنی بر هوش مصنوعی
• 36. تحلیل بازخورد مشتریان
• 37. مدیریت ریسک با استفاده از مدل های زبانی
• 38. پیش بینی تقاضا
• 39. بهبود استراتژی های بازاریابی
• 40. مدل های زبانی در حوزه مالی
• 41. تحلیل گزارشات مالی
• 42. شناسایی ریسک های اعتباری
• 43. پیش بینی نوسانات بازار
• 44. مدیریت پرتفوی
• 45. کاربرد مدل های زبانی در حوزه سلامت
• 46. تحلیل پرونده های پزشکی
• 47. کمک به تشخیص بیماری ها
• 48. کشف داروهای جدید
• 49. مدیریت اطلاعات سلامت
• 50. مدل های زبانی در حوزه حقوق
• 51. تحلیل قراردادها
• 52. کمک به پژوهش های حقوقی
• 53. شناسایی و استخراج مقررات
• 54. مدیریت پرونده های قضایی
• 55. چالش ها و محدودیت های مدل های زبانی
• 56. سوگیری در مدل های زبانی
• 57. تفسیرپذیری مدل ها
• 58. امنیت و حریم خصوصی داده ها
• 59. هزینه های محاسباتی
• 60. نیاز به داده های بزرگ
• 61. آموزش مدل های زبانی از ابتدا
• 62. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های از پیش آموزش دیده
• 63. ارزیابی عملکرد مدل های زبانی
• 64. معیارهای ارزیابی در NLU
• 65. معیارهای ارزیابی در NLG
• 66. آزمایش های انسانی
• 67. اخلاق در استفاده از مدل های زبانی
• 68. مسئولیت پذیری در قبال خروجی مدل ها
• 69. شفافیت در استفاده از هوش مصنوعی
• 70. تأثیر مدل های زبانی بر جامعه
• 71. آینده مدل های زبانی
• 72. مدل های زبانی چندوجهی (Multimodal)
• 73. یادگیری تقویتی در مدل های زبانی
• 74. مدل های زبانی کوچک و کارآمد
• 75. مدل های زبانی برای زبان فارسی
• 76. پردازش زبان فارسی: چالش ها و رویکردها
• 77. ساخت واژگان و پیکره های زبانی فارسی
• 78. مدل های زبانی تخصصی برای حوزه های خاص فارسی
• 79. کاربرد مدل های زبانی در نظام اداری و دولتی
• 80. مدیریت اسناد دولتی
• 81. پاسخگویی به استعلامات شهروندان
• 82. شفافیت و دسترسی به اطلاعات
• 83. مدل های زبانی در آموزش و پرورش
• 84. شخصی سازی فرآیندهای یادگیری
• 85. ارزیابی خودکار تکالیف
• 86. ابزارهای کمک آموزشی
• 87. مدل های زبانی در پژوهش های علمی
• 88. تسریع فرآیند مرور ادبیات
• 89. کشف ارتباطات بین مقالات
• 90. تولید فرضیه های تحقیقاتی
• 91. مدل های زبانی در حوزه فرهنگ و هنر
• 92. تحلیل متون ادبی
• 93. تولید محتوای خلاقانه
• 94. کمک به درک آثار هنری
• 95. مدل های زبانی و هوش مصنوعی مولد
• 96. ملاحظات شرعی و قانونی در مدل های زبانی
• 97. احکام فقهی مرتبط با هوش مصنوعی
• 98. مقررات ناظر بر داده ها و اطلاعات
• 99. حفاظت از حقوق مالکیت فکری
• 100. ضمانت اجرای قوانین در فضای دیجیتال