اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌های زبانی آماری: ستون فقرات پردازش زبان طبیعی در عصر داده‌های بزرگ

349,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 87,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی آماری: ستون فقرات پردازش زبان طبیعی در عصر داده‌های بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی آماری
  • 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
  • 3. انواع مدل‌های زبانی آماری
  • 4. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش
  • 5. مدل‌های زبانی ان-گرام
  • 6. تخمین احتمال در مدل‌های ان-گرام
  • 7. مشکل داده‌های پراکنده در مدل‌های ان-گرام
  • 8. روش‌های رفع مشکل داده‌های پراکنده: هموارسازی
  • 9. هموارسازی افزودنی (Add-one Smoothing)
  • 10. هموارسازی گود-توریینگ (Good-Turing Smoothing)
  • 11. هموارسازی کاتز-اسمیت (Katz-Smoothing)
  • 12. مدل‌های زبانی مبتنی بر آمار شرطی
  • 13. مدل‌های زبانی بیزی
  • 14. قضیه بیز و کاربرد آن در مدل‌های زبانی
  • 15. استفاده از مدل‌های زبانی در پیش‌بینی کلمه بعدی
  • 16. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
  • 17. معیارهای ارزیابی: پرپلکسیتی (Perplexity)
  • 18. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی آماری با پایتون
  • 19. مقدمه‌ای بر کتابخانه NLTK
  • 20. استفاده از NLTK برای ساخت مدل‌های ان-گرام
  • 21. مقدمه‌ای بر کتابخانه SpaCy
  • 22. استفاده از SpaCy برای پردازش متن
  • 23. مقدمه‌ای بر کتابخانه Gensim
  • 24. مدل‌سازی موضوعی با Gensim
  • 25. مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری عمیق (مقدمه)
  • 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 27. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTMs)
  • 28. شبکه‌های حافظه کوتاه (GRUs)
  • 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) برای پردازش زبان
  • 30. مقدمه‌ای بر مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
  • 31. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
  • 32. معماری ترنسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
  • 33. مکانیزم خود-توجه (Self-Attention)
  • 34. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
  • 35. مدل BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
  • 36. کاربرد BERT در وظایف پردازش زبان طبیعی
  • 37. مدل GPT (Generative Pre-trained Transformer)
  • 38. کاربرد GPT در تولید متن
  • 39. مدل‌های زبانی فارسی
  • 40. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 41. داده‌های آموزشی برای مدل‌های زبانی فارسی
  • 42. ساخت مدل‌های زبانی فارسی با استفاده از ابزارهای موجود
  • 43. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده برای فارسی
  • 44. کاربرد مدل‌های زبانی در جستجوی اطلاعات
  • 45. سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 46. خلاصه‌سازی خودکار متن
  • 47. ترجمه ماشینی آماری
  • 48. ترجمه ماشینی عصبی
  • 49. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition - NER)
  • 50. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging - POS)
  • 51. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 52. طبقه‌بندی متن
  • 53. تشخیص اسپم
  • 54. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 55. پردازش زبان طبیعی در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 56. ساخت ربات‌های گفتگو مبتنی بر مدل‌های زبانی
  • 57. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی اخلاقی در پردازش زبان
  • 58. مسائل مربوط به سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 59. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 60. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
  • 61. امنیت در مدل‌های زبانی
  • 62. مدل‌های زبانی و تولید محتوا
  • 63. ملاحظات شرعی و قانونی در تولید محتوای دیجیتال
  • 64. استانداردهای تولید محتوای آموزشی در ایران
  • 65. محتوای آموزشی در حوزه علوم اسلامی و قرآنی
  • 66. ملاحظات فقهی در کاربرد مدل‌های زبانی
  • 67. پردازش زبان طبیعی در حوزه علوم انسانی
  • 68. کاربرد مدل‌های زبانی در مطالعات اجتماعی
  • 69. مدل‌های زبانی و تحلیل داده‌های تاریخی
  • 70. پردازش زبان طبیعی در حوزه اقتصاد اسلامی
  • 71. مدل‌های زبانی و بانکداری بدون ربا
  • 72. مدل‌های زبانی و بیمه در چارچوب اسلامی
  • 73. پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت
  • 74. کاربرد مدل‌های زبانی در پزشکی
  • 75. تحلیل متون پزشکی
  • 76. ملاحظات اخلاقی در کاربرد هوش مصنوعی در سلامت
  • 77. پردازش زبان طبیعی در حوزه حقوق
  • 78. تحلیل متون حقوقی
  • 79. مدل‌های زبانی و سیستم‌های حقوقی هوشمند
  • 80. پردازش زبان طبیعی در حوزه آموزش
  • 81. سیستم‌های یادگیری تطبیقی
  • 82. تولید خودکار محتوای آموزشی
  • 83. ارزیابی یادگیری با استفاده از پردازش زبان طبیعی
  • 84. آینده مدل‌های زبانی آماری
  • 85. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 86. مدل‌های زبانی چندزبانه
  • 87. مدل‌های زبانی مولد پیشرفته
  • 88. کاربرد مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی عمومی
  • 89. ملاحظات نهایی و جمع‌بندی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

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.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • 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.
مناسب برای چه کسانی است؟

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.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: NLP آمار زبان پردازش زبان طبیعی داده‌های بزرگ زبان‌شناسی محاسباتی شبکه‌های عصبی مدل‌های زبانی آماری هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.