فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌های زبانی توزیعی و نمایش کلمات در پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی توزیعی و نمایش کلمات در پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی
• 4. نگاهی به مدل‌های زبانی کلاسیک
• 5. نیاز به نمایش‌های توزیعی کلمات
• 6. مفهوم فضای برداری کلمات
• 7. مقدمه‌ای بر نمایش‌های کلمات
• 8. مدل‌های یک‌طرفه نمایش کلمات
• 9. مدل‌های دوطرفه نمایش کلمات
• 10. معرفی مدل‌های توزیعی
• 11. مفهوم پنجره زمینه (Context Window)
• 12. توزیع‌های آماری کلمات
• 13. نظریه اطلاعات و نمایش کلمات
• 14. آنتروپی و اطلاعات متقابل
• 15. کاربرد اطلاعات متقابل در نمایش کلمات
• 16. مبانی یادگیری عمیق
• 17. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
• 18. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 19. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 20. آموزش شبکه‌های عصبی
• 21. بهینه‌سازی پارامترها
• 22. گرادیان کاهشی تصادفی (SGD)
• 23. نرخ یادگیری و تنظیم آن
• 24. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 25. مدل‌های زبانی آماری
• 26. مدل‌های زبانی مبتنی بر n-gram
• 27. محدودیت‌های مدل‌های n-gram
• 28. شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی زبانی
• 29. یادگیری نمایش‌های کلمات از طریق مدل‌سازی زبانی
• 30. مفهوم Word2Vec
• 31. معماری Skip-gram
• 32. آموزش مدل Skip-gram
• 33. معماری CBOW
• 34. آموزش مدل CBOW
• 35. بهینه‌سازی مدل‌های Word2Vec
• 36. تنظیم پارامترهای Word2Vec
• 37. ارزیابی کیفیت نمایش‌های کلمات
• 38. شباهت معنایی کلمات
• 39. تشابه کسینوسی
• 40. مثال‌هایی از نمایش‌های معنایی کلمات
• 41. انتقال معنایی (Semantic Transfer)
• 42. کاربردهای نمایش‌های کلمات
• 43. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 44. تشخیص احساسات (Sentiment Analysis)
• 45. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 46. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 47. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 48. بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
• 49. مفهوم FastText
• 50. کاربرد FastText برای کلمات خارج از واژگان (OOV)
• 51. یادگیری نمایش کلمات با FastText
• 52. مقدمه‌ای بر مدل‌های متنی عمیق
• 53. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
• 54. مفهوم حالت پنهان (Hidden State)
• 55. آموزش RNNها و مشکل گرادیان محوشونده
• 56. شبکه‌های حافظه بلند-کوتاه مدت (LSTM)
• 57. معماری LSTM
• 58. دروازه‌های LSTM (Forget, Input, Output)
• 59. آموزش LSTM
• 60. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
• 61. معماری GRU
• 62. مقایسه LSTM و GRU
• 63. کاربرد RNN, LSTM, GRU در پردازش زبان طبیعی
• 64. مدل‌سازی زبانی با LSTM
• 65. تولید متن با LSTM
• 66. ترجمه ماشینی با Seq2Seq
• 67. مفهوم Attention Mechanism
• 68. کاربرد Attention در ترجمه ماشینی
• 69. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 70. معماری ترنسفورمر
• 71. Self-Attention
• 72. Multi-Head Attention
• 73. Encoder-Decoder در ترنسفورمر
• 74. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
• 75. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 76. مفهوم BERT
• 77. معماری BERT (Encoder-only)
• 78. آموزش پیش‌بردی BERT (Masked Language Model)
• 79. آموزش پیش‌بردی BERT (Next Sentence Prediction)
• 80. تنظیم دقیق BERT (Fine-tuning)
• 81. کاربردهای BERT
• 82. مدل‌های GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 83. معماری GPT (Decoder-only)
• 84. آموزش پیش‌بردی GPT
• 85. تولید متن با GPT
• 86. کاربردهای GPT
• 87. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs)
• 88. مفاهیم نوین در مدل‌های زبانی
• 89. کاربرد LLMs در ایران
• 90. ملاحظات اخلاقی در LLMs
• 91. آینده پردازش زبان طبیعی