سجل الآن في هذه المحاضرة الجامعية التي تتم بشكل 100% عبر الإنترنت، حيث ستتعمق في إنشاء نماذج لغوية متطورة باستخدام أدوات متقدمة في الذكاء الاصطناعي»

النماذج اللغوية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تغير الطريقة التي يحلل بها المتخصصون في العلوم الإنسانية اللغة والبيانات النصية ويفهمونها في الواقع، بعض الأدوات الشائعة الاستخدام، المدعومة بالشبكات العصبية العميقة، تتيح معالجة نصوص ضخمة، مما يسهل تحليل كميات كبيرة من المعلومات، من الدراسات السوسيولوجية إلى الأبحاث السياسية.

من هنا يأتي هذا المحاضرة الجامعية، التي ستتعمق في نظريات مثل النحو التوليدي، اللسانيات البنيوية، والنحو الرسمي، مع التركيز على كيفية استمرار تطبيق هذه الأسس المفاهيمية في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي. 
في هذا السياق، سيتم تقديم تطبيقات عملية لهذه النماذج في أتمتة المعالجة اللغوية.

كذلك، سيتم التطرق إلى النماذج الاحتمالية في علم اللغة وتطبيقها في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نماذج ماركوف المخفية (HMM) والنماذج الإحصائية للغة. كما سيتم تناول خوارزميات التعلم الموجه وغير الموجه، وكيفية تطبيقها في تقنيات مثل التعرف على الصوت والمعالجة الآلية للنصوص.

أخيرًا، سيتم البحث في نماذج التعلم العميق المطبقة على معالجة اللغة الطبيعية (PLN)، مع التعمق في الشبكات العصبية الالتفافية والمتكررة وشبكات LSTM، وكذلك في نماذج الانتباه والمحولات. تُعتبر هذه التقنيات أساسية للتطبيقات المتقدمة مثل الترجمة الآلية، توليد النصوص، وتحليل المشاعر بالإضافة إلى ذلك، سيتم تحليل كيفية تمكين هذه النماذج من إنشاء أنظمة قوية تفهم اللغة وتنتجها بسلاسة، مما يحسن التفاعل بين البشر والآلات في بيئات تزداد تعقيدًا

بهذه الطريقة، ستوفر هذه الشهادة 100% عبر الإنترنت للخريجين المرونة اللازمة لإتمامها من أي مكان وفي الوقت الذي يناسبهم. يكفي امتلاك جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت للوصول إلى جميع المواد التعليمية.
 بالإضافة إلى ذلك، سيتم تطبيق المنهجية الثوريةRelearning، التي تعزز التعلم الفعّال من خلال التكرار المستمر

ستتمكن من إدارة نماذج التعلم العميق في علم اللغة بنجاح، بالإضافة إلى استخدامها في الذكاء الاصطناعي، وذلك بفضل المنهجية الثورية Relearning الرائدة في TECH»

تحتوي المحاضرة الجامعية في النمذجة اللغوية وتطبيق الذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير حالات عملية يقدمها خبراء في الذكاء الاصطناعي مع المطبق على الترجمة التحريرية والفورية
محتوياته البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزه الخاص على المنهجيات المبتكرة 
دروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

ستعزز معرفتك بالقواعد النحوية الرسمية وأنظمة القواعد، وستكمل هذا التدريب من خلال استخدام برامج الذكاء الاصطناعي المتقدمة، وكل ذلك بفضل مكتبة واسعة من الموارد المتعددة الوسائط المبتكرة»

يتضمن البرنامج في هيئة تدريسه المهنيين من القطاع الذين يصبون في هذا التدريب خبرة في عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من جمعيات مرجعية وجامعات مرموقة.

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار السنة الدراسىة. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

كن محترفًا ذو مسار فريد من نوعه، من خلال إتقانك لأهم النظريات حول اللسانيات البنيوية، النماذج الكلاسيكية في الذكاء الاصطناعي، وغيرها من المعارف الأساسية"

ستتناول نماذج احتمالية مختلفة في علم اللغة، باستخدام تطبيقات في التعرف على الصوت ومعالجة النصوص، لاقتراح نماذج لغوية جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي"

سيغطي هذا البرنامج الأكاديمي مجموعة متنوعة من النماذج اللغوية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مع التركيز على تطبيقها في معالجة اللغة الطبيعية (PLN). سيتم أيضًا تقديم تحليل للنماذج الاحتمالية، الأساليب القائمة على القواعد، وتقنيات التعلم، مما يتيح للمهنيين استخدام هذه الأدوات في مهام مثل الترجمة الآلية والتفسير في الوقت الفعلي علاوة على ذلك، سيتم تقسيم التركيز في هذا البرنامج بين النظرية والتطبيق، مع دمج محتوى علمي ذو صلة ودراسات حالة واقعية.

هذا المنهاج الشامل والمحدث سيضمن لك اكتساب معرفة موجهة نحو إنشاء نصوص مشروطة ومتحكم بها، بالإضافة إلى تطبيقات في الكتابة الآلية»

وحدة 1 النمذجة اللغوية وتطبيق الذكاء الاصطناعي

1.1 النماذج الكلاسيكية للغويات وصلتها IA

1.1.1 القواعد النحوية التوليدية والتحويلية
2.1.1 النظرية اللغوية البنيوية
3.1.1 نظرية القواعد النحوية الرسمية
4.1.1 تطبيقات النماذج الكلاسيكية في الذكاء الاصطناعي

2.1 النماذج الاحتمالية في اللغويات وتطبيقها في الذكاء الاصطناعي

1.2.1 نماذج Markov المخفية (HMM)
2.2.1 النماذج اللغوية الإحصائية
3.2.1 خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف
4.2.1 تطبيقات في التعرف على الكلام ومعالجة الكلمات

3.1 النماذج القائمة على القواعد وتطبيقها في الذكاء الاصطناعي. GPT

1.3.1 القواعد النحوية الرسمية وأنظمة القواعد
2.3.1 تمثيل المعرفة والمنطق الحسابي
3.3.1 الأنظمة الخبيرة والمحركات الاستدلالية
4.3.1 تطبيقات في أنظمة الحوار والمساعدين الافتراضيين

4.1 نماذج التعلم العميق في اللغويات واستخدامها في الذكاء الاصطناعي

1.4.1 الشبكات العصبية التلافيفية لمعالجة النصوص
2.4.1 الشبكات العصبية المتكررة و LSTM لنمذجة التسلسل
3.4.1 نماذج الرعاية والمحولات. PERTIUM
4.4.1 تطبيقات في الترجمة الآلية، وتوليد النصوص وتحليل المشاعر

5.1 التمثيلات اللغوية الموزعة وتأثيرها على الذكاء الاصطناعي

1.5.1 Word embeddingsونماذج الفضاء المتجه
2.5.1 التمثيلات الموزعة للجمل والوثائق
3.5.1 نماذج كيس الكلمات ونماذج اللغة المستمرة
4.5.1 تطبيقات في استرجاع المعلومات،clustering الوثائق، وتوصية المحتوى

6.1 نماذج الترجمة الآلية وتطورها في الذكاء الاصطناعي. Lilt

1.6.1 نماذج الترجمة الإحصائية والقائمة على القواعد
2.6.1 التقدم في الترجمة الآلية العصبية
3.6.1 النُهج الهجينة والنماذج متعددة اللغات
4.6.1 تطبيقات في خدمات الترجمة وتوطين المحتوى عبر الإنترنت

7.1 نماذج تحليل المشاعر وفائدتها في الذكاء الاصطناعي

1.7.1 طرق تصنيف المشاعر
2.7.1 كشف المشاعر في النص
3.7.1 تحليل آراء وتعليقات المستخدمين
4.7.1 تطبيقات وسائل التواصل الاجتماعي وتحليل ردود الفعل على المنتجات وخدمة العملاء

8.1 نماذج توليد اللغة وتطبيقها في الذكاء الاصطناعي. TransPerfect Globallink

1.8.1 نماذج توليد النصوص الذاتية الانحدار
2.8.1 إنشاء النصوص المشروطة والمضبوطة
3.8.1 نماذج توليد اللغة الطبيعية القائمة على GPT
4.8.1 تطبيقات في الكتابة التلقائية وتلخيص النصوص والمحادثة الذكية

9.1 نماذج التعرف على الكلام ودمجها في الذكاء الاصطناعي

1.9.1 طرق استخراج الميزة الصوتية
2.9.1 نماذج التعرف على الكلام القائمة على الشبكة العصبية
3.9.1 تحسينات في دقة وموثوقية التعرف على الصوت
4.9.1 تطبيقات في المساعدين الافتراضيين وأنظمة النسخ والتحكم الصوتي في الأجهزة

10.1 تحديات النماذج اللغوية ومستقبلها في الذكاء الاصطناعي

1.10.1 التحديات في فهم اللغة الطبيعية
2.10.1 القيود والتحيزات في النماذج اللغوية الحالية
3.10.1 البحوث والاتجاهات المستقبلية في النمذجة اللغوية للذكاء الاصطناعي
4.10.1 التأثير على التطبيقات المستقبلية مثل الذكاء الاصطناعي العام (AGI) وفهم اللغة البشرية. SmartCAt

تم تصميم هذا البرنامج للمهنيين في العلوم الإنسانية الذين لديهم اهتمام بفهم تأثير الفهم البشري للغة على التطبيقات المستقبلية للذكاء الاصطناعي العام (AGI)»