فلش‌کارت‌های آموزشی مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی: مبانی و کاربردها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی: مبانی و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم داده

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 3. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 4. مبانی یادگیری ماشین
• 5. مفاهیم اساسی در زبان‌شناسی محاسباتی
• 6. نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 7. مدل‌های زبانی آماری
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 9. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 10. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 12. ترنسفورمرها (Transformers)
• 13. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 14. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 15. BERT
• 16. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی عمیق
• 17. کاربردهای پردازش زبان طبیعی
• 18. طبقه‌بندی متن
• 19. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 20. تحلیل احساسات
• 21. ترجمه ماشینی
• 22. خلاصه‌سازی متن
• 23. تولید متن
• 24. پاسخ به پرسش
• 25. مدل‌سازی موضوعی
• 26. استخراج اطلاعات
• 27. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 28. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 29. پردازش گفتار
• 30. تشخیص گفتار
• 31. تولید گفتار
• 32. تحلیل نحوی
• 33. تحلیل معنایی
• 34. نمایش معنایی جملات
• 35. نمایش معنایی اسناد
• 36. یادگیری فعال (Active Learning) در NLP
• 37. یادگیری نیمه‌نظارت شده (Semi-supervised Learning) در NLP
• 38. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در NLP
• 39. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 40. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 41. منابع داده برای زبان فارسی
• 42. ابزارها و کتابخانه‌های NLP
• 43. NLTK
• 44. spaCy
• 45. Hugging Face Transformers
• 46. TensorFlow
• 47. PyTorch
• 48. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 49. مبانی آمار و احتمالات
• 50. پیش‌پردازش داده‌ها
• 51. پاکسازی داده‌ها
• 52. مهندسی ویژگی
• 53. انتخاب ویژگی
• 54. مدل‌های طبقه‌بندی
• 55. مدل‌های رگرسیون
• 56. خوشه‌بندی
• 57. قوانین انجمنی
• 58. کاهش ابعاد
• 59. ارزیابی مدل‌ها
• 60. اعتبارسنجی متقابل
• 61. متریک‌های ارزیابی
• 62. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 63. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
• 64. شبکه‌های عصبی متراکم (Dense Networks)
• 65. آموزش مدل‌های عمیق
• 66. بهینه‌سازی مدل‌های عمیق
• 67. تنظیم ابرپارامترها
• 68. تنظیم‌گری (Regularization)
• 69. کاهش نرخ یادگیری
• 70. توقف زودهنگام (Early Stopping)
• 71. مدل‌های تولیدی
• 72. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 73. خودرمزگذارها (Autoencoders)
• 74. کاربرد یادگیری عمیق در تصویر
• 75. کاربرد یادگیری عمیق در صدا
• 76. کاربرد یادگیری عمیق در داده‌های جدولی
• 77. اخلاق در هوش مصنوعی
• 78. سوگیری در مدل‌ها
• 79. شفافیت و تفسیرپذیری
• 80. حریم خصوصی داده‌ها
• 81. مسئولیت‌پذیری هوش مصنوعی
• 82. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
• 83. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت
• 84. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
• 85. کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی
• 86. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
• 87. کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 88. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی
• 89. هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 90. هوش مصنوعی و جامعه
• 91. یادگیری عمیق برای زبان فارسی: مبانی
• 92. یادگیری عمیق برای زبان فارسی: پیش‌پردازش
• 93. یادگیری عمیق برای زبان فارسی: نمایش کلمات
• 94. یادگیری عمیق برای زبان فارسی: مدل‌های آماری
• 95. یادگیری عمیق برای زبان فارسی: شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 96. یادگیری عمیق برای زبان فارسی: ترنسفورمرها
• 97. یادگیری عمیق برای زبان فارسی: کاربردها
• 98. یادگیری عمیق برای زبان فارسی: تحلیل احساسات
• 99. یادگیری عمیق برای زبان فارسی: ترجمه ماشینی
• 100. یادگیری عمیق برای زبان فارسی: خلاصه‌سازی متن