اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل آماری زبان طبیعی: رویکردی کاربردی با مدل‌های زبانی

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 تحلیل آماری زبان طبیعی: رویکردی کاربردی با مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 2. مبانی آمار و احتمالات برای تحلیل زبان
  • 3. مفاهیم پایه زبان‌شناسی محاسباتی
  • 4. کاربرد آمار در تحلیل متون
  • 5. فراوانی واژگان و مدل‌های زبانی ساده
  • 6. توزیع‌های آماری در زبان
  • 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی آماری
  • 8. مدل‌های زبانی ان‌گرامی (N-gram models)
  • 9. تخمین پارامترها در مدل‌های زبانی
  • 10. ارزیابی مدل‌های زبانی: پرپلکسیتی
  • 11. پیش‌پردازش متن: پاک‌سازی و نرمال‌سازی
  • 12. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف (Stop words)
  • 13. ریشه‌یابی (Stemming) و بن‌واژه‌سازی (Lemmatization)
  • 14. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
  • 15. روش‌های آماری برای برچسب‌گذاری
  • 16. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در NLP
  • 17. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 19. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در NLP
  • 21. مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 22. مدل‌های زبانی ترنسفورمر (Transformer)
  • 23. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 24. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 25. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر
  • 26. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 27. روش‌های آماری برای تحلیل احساسات
  • 28. مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
  • 29. تحلیل احساسات با شبکه‌های عصبی
  • 30. تشخیص موضوع (Topic Modeling)
  • 31. الگوریتم‌های LSA و LDA
  • 32. مدل‌سازی موضوع با رویکردهای آماری
  • 33. مدل‌سازی موضوع با یادگیری عمیق
  • 34. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 35. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
  • 36. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
  • 37. مدل‌های آماری برای خلاصه‌سازی
  • 38. خلاصه‌سازی با شبکه‌های عصبی
  • 39. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 40. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی آماری
  • 41. ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
  • 42. معماری‌های NMT
  • 43. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
  • 44. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
  • 45. مبانی سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 46. روش‌های مبتنی بر بازیابی اطلاعات
  • 47. روش‌های مبتنی بر تولید پاسخ
  • 48. سیستم‌های پرسش و پاسخ با یادگیری عمیق
  • 49. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
  • 50. روش‌های مبتنی بر قواعد و واژه‌نامه‌ها
  • 51. مدل‌های آماری برای NER
  • 52. شبکه‌های عصبی برای NER
  • 53. تولید متن (Text Generation)
  • 54. مدل‌های زبانی برای تولید متن
  • 55. تولید متن با شبکه‌های عصبی
  • 56. کاربردهای خلاقانه تولید متن
  • 57. پردازش زبان طبیعی در فارسی
  • 58. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 59. ابزارها و منابع پردازش زبان فارسی
  • 60. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
  • 61. تحلیل احساسات برای متون فارسی
  • 62. تشخیص موضوع برای متون فارسی
  • 63. ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
  • 64. ترجمه ماشینی انگلیسی به فارسی
  • 65. سیستم‌های پرسش و پاسخ برای زبان فارسی
  • 66. پردازش زبان طبیعی در شبکه‌های اجتماعی
  • 67. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
  • 68. تشخیص اخبار جعلی (Fake News Detection)
  • 69. مدل‌سازی رفتار کاربران در شبکه‌های اجتماعی
  • 70. کاربرد NLP در کسب‌وکار و بازاریابی
  • 71. شخصی‌سازی محتوا
  • 72. تحلیل بازخورد مشتریان
  • 73. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 74. مبانی طراحی ربات‌های گفتگو
  • 75. توسعه ربات‌های گفتگو مبتنی بر قواعد
  • 76. توسعه ربات‌های گفتگو مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 77. ارزیابی و بهبود ربات‌های گفتگو
  • 78. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
  • 79. سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 80. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
  • 81. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های NLP
  • 82. آینده پردازش زبان طبیعی
  • 83. روندهای نوظهور در NLP
  • 84. چالش‌های محاسباتی در NLP
  • 85. کاربردهای پیشرفته NLP
  • 86. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) در NLP
  • 87. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در NLP
  • 88. تفسیرپذیری مدل‌های NLP
  • 89. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
  • 90. پردازش زبان طبیعی برای زبان‌های کم‌منبع
  • 91. کاربرد NLP در آموزش و پژوهش
  • 92. آموزش زبان با کمک NLP
  • 93. کمک به پژوهشگران با NLP
  • 94. تحلیل آماری پیشرفته در NLP
  • 95. مدل‌های آماری برای داده‌های ترتیبی
  • 96. مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models)
  • 97. مطالعات موردی (Case Studies) در NLP
  • 98. تحلیل آماری متن در حوزه سلامت
  • 99. تحلیل آماری متن در حوزه حقوق
  • 100. تحلیل آماری متن در حوزه علوم انسانی
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 پردازش زبان طبیعی تحلیل آماری تحلیل آماری زبان زبان طبیعی کاربرد مدل‌های زبانی مدل‌های آماری زبان مدل‌های زبانی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.