اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی کشف روابط پنهان: استخراج تعاملات افراد از ویکیپدیا با رویکرد یادگیری عمیق
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کشف روابط پنهان: استخراج تعاملات افراد از ویکیپدیا با رویکرد یادگیری عمیق
موضوع کلی: تحلیل دادههای متنی و شبکههای اجتماعی
موضوع میانی: استخراج اطلاعات و روابط از متن با استفاده از یادگیری ماشین
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر تحلیل دادههای متنی و شبکههای اجتماعی
- 2. مبانی شبکههای اجتماعی
- 3. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 4. کاربرد NLP در تحلیل شبکههای اجتماعی
- 5. مروری بر مقاله "When Life Paths Cross"
- 6. هدف و انگیزه اصلی مقاله
- 7. دادههای مورد استفاده در مقاله (ویکیپدیا)
- 8. چالشهای استخراج تعاملات از متن
- 9. معرفی مفهوم "مسیر زندگی" (Life Path)
- 10. شناسایی افراد در متن
- 11. شناسایی رویدادها در متن
- 12. زمانبندی رویدادها و اطلاعات مکانی
- 13. استخراج روابط بین افراد
- 14. مدلسازی روابط در طول زمان
- 15. رویکردهای یادگیری ماشین در NLP
- 16. یادگیری عمیق (Deep Learning) برای NLP
- 17. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 18. شبکههای حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
- 19. واحد بازگشتی دروازهای (GRU)
- 20. شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
- 21. مدلهای ترنسفورمر (Transformer Models)
- 22. مفهوم Word Embeddings
- 23. Word2Vec و GloVe
- 24. BERT و مدلهای مشابه
- 25. آمادهسازی دادههای متنی
- 26. پاکسازی متن
- 27. نرمالسازی متن
- 28. توکنایز کردن (Tokenization)
- 29. ریشهیابی (Stemming) و لماتایزیشن (Lemmatization)
- 30. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
- 31. برچسبگذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging - POS Tagging)
- 32. تشخیص موجودیت نامگذاری شده (Named Entity Recognition - NER)
- 33. شناسایی افراد (Person Recognition)
- 34. شناسایی مکانها (Location Recognition)
- 35. شناسایی زمانها (Time Recognition)
- 36. شناسایی سازمانها (Organization Recognition)
- 37. تشخیص روابط (Relation Extraction - RE)
- 38. استخراج روابط مستقیم
- 39. استخراج روابط غیرمستقیم
- 40. شناسایی هستیهای مرتبط (Entity Linking)
- 41. مفهوم Event Extraction
- 42. شناسایی انواع رویدادها
- 43. استخراج پارامترهای رویداد
- 44. استخراج روابط زمانی بین رویدادها
- 45. استخراج روابط مکانی بین رویدادها
- 46. کاربرد Wikipedia API
- 47. استخراج دادههای ساختاریافته از ویکیپدیا
- 48. استخراج اطلاعات از صفحات ویکیپدیا
- 49. استخراج پیوندهای داخلی صفحات
- 50. شناسایی الگوهای همکاری در صفحات ویکیپدیا
- 51. مدلسازی شبکههای تعاملی
- 52. نمایش شبکهها با استفاده از گرافها
- 53. نودها (Nodes) و یالها (Edges) در شبکههای تعاملی
- 54. وزندهی به یالها بر اساس شدت تعامل
- 55. شبکههای متوالی (Sequential Networks)
- 56. تکامل شبکههای اجتماعی در طول زمان
- 57. تحلیل پویایی شبکهها
- 58. روشهای شبکهسازی از روی دادههای متنی
- 59. استفاده از تکنیکهای TF-IDF
- 60. استفاده از مدلهای موضوعی (Topic Models) مانند LDA
- 61. رویکرد یادگیری عمیق در استخراج تعاملات
- 62. استفاده از مدلهای زبان بزرگ (LLMs)
- 63. fine-tuning مدلهای LLM برای وظایف خاص
- 64. طراحی معماریهای سفارشی برای استخراج تعاملات
- 65. یادگیری نمایشهای جاسازی (Embedding) از تعاملات
- 66. شبکههای عصبی گراف (Graph Neural Networks - GNNs)
- 67. کاربرد GNNs در تحلیل شبکههای تعاملی
- 68. آموزش مدلهای GNN برای پیشبینی روابط
- 69. ارزیابی مدلهای استخراج تعاملات
- 70. معیارهای ارزیابی برای NER و RE
- 71. معیارهای ارزیابی برای Event Extraction
- 72. معیارهای ارزیابی برای تحلیل شبکه
- 73. تنظیم دقیق هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
- 74. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
- 75. مواجهه با دادههای نامتعادل
- 76. افزایش داده (Data Augmentation)
- 77. روشهای ارزیابی نتایج مقالهی "When Life Paths Cross"
- 78. بررسی دقت استخراج افراد و زمانها
- 79. بررسی دقت استخراج روابط و تعاملات
- 80. تحلیل الگوهای تعاملی استخراج شده
- 81. کاربرد نتایج در حوزههای دیگر
- 82. مطالعه تاریخچه افراد مشهور
- 83. تحلیل روندهای اجتماعی
- 84. پیشبینی رویدادهای آینده
- 85. محدودیتهای رویکرد مقاله
- 86. مسائل مربوط به حریم خصوصی و اخلاق
- 87. مقیاسپذیری الگوریتمها
- 88. تفسیرپذیری مدلهای یادگیری عمیق
- 89. چالشهای مربوط به زبان و فرهنگ
- 90. مطالعه موردی: استخراج تعاملات یک شخصیت تاریخی
- 91. پیادهسازی عملی الگوریتمهای استخراج
- 92. ابزارهای موجود برای NLP
- 93. کتابخانههای یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
- 94. ابزارهای پردازش گراف (NetworkX, PyG)
- 95. دادهکاوی در ویکیپدیا
- 96. نکات پیشرفته در استخراج اطلاعات زمانی
- 97. مدلسازی عدم قطعیت در زمانبندی
- 98. نکات پیشرفته در استخراج اطلاعات مکانی
- 99. رابطه بین رویدادها و مکانها
- 100. تحلیل تأثیر رویدادهای جغرافیایی بر تعاملات
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.