اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مجموعه داده‌های زبانی و خلاصه‌سازی متن

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 مجموعه داده‌های زبانی و خلاصه‌سازی متن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مجموعه داده‌های زبانی (Corpora)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمات و مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
  • 2. مبانی زبان‌شناسی محاسباتی
  • 3. ساختار زبان فارسی: واج‌شناسی و آواشناسی
  • 4. صرف و نحو زبان فارسی
  • 5. معناشناسی و کاربردشناسی زبان فارسی
  • 6. مجموعه داده‌های متنی: انواع و ویژگی‌ها
  • 7. جمع‌آوری و پاک‌سازی مجموعه داده‌های متنی فارسی
  • 8. پیش‌پردازش متن: توکن‌سازی، نرمال‌سازی و حذف کلمات توقف
  • 9. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی در زبان فارسی
  • 10. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging) برای فارسی
  • 11. تجزیه نحوی (Parsing) در زبان فارسی
  • 12. شناخت موجودیت‌های نام‌دار (NER) در فارسی
  • 13. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
  • 14. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling) برای متون فارسی
  • 15. الگوریتم‌های رایج مدل‌سازی موضوع: LDA، LSA
  • 16. کاربرد مدل‌سازی موضوع در تحلیل متون
  • 17. مقدمات خلاصه‌سازی متن
  • 18. انواع خلاصه‌سازی: استخراجی و چکیده‌ای
  • 19. روش‌های خلاصه‌سازی استخراجی
  • 20. امتیازدهی جملات برای خلاصه‌سازی استخراجی
  • 21. مبانی خلاصه‌سازی چکیده‌ای
  • 22. مدل‌های آماری برای خلاصه‌سازی چکیده‌ای
  • 23. مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای خلاصه‌سازی
  • 24. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در خلاصه‌سازی
  • 25. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 26. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 27. معماری ترنسفورمر (Transformer) و کاربرد آن
  • 28. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 29. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی
  • 30. BERT و مدل‌های مشابه
  • 31. GPT و مدل‌های مشابه
  • 32. ارزیابی خلاصه‌سازی متن: معیارهای ROUGE
  • 33. معیارهای دیگر ارزیابی خلاصه‌سازی
  • 34. استانداردهای ارزیابی در زبان فارسی
  • 35. خلاصه‌سازی متون خبری
  • 36. خلاصه‌سازی متون علمی و پژوهشی
  • 37. خلاصه‌سازی اسناد اداری
  • 38. خلاصه‌سازی مکالمات و گفتگوها
  • 39. خلاصه‌سازی متون ادبی
  • 40. چالش‌های خلاصه‌سازی در زبان فارسی
  • 41. پیچیدگی‌های معنایی و نحوی زبان فارسی
  • 42. محتوای فرهنگی و عرفی در متون فارسی
  • 43. تفاوت‌های گویشی و لهجه‌ای در زبان فارسی
  • 44. خلاصه‌سازی متون چندزبانه (با تمرکز بر فارسی)
  • 45. کاربرد خلاصه‌سازی در موتورهای جستجو
  • 46. کاربرد خلاصه‌سازی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 47. کاربرد خلاصه‌سازی در خلاصه‌نویسی اخبار
  • 48. کاربرد خلاصه‌سازی در مدیریت اطلاعات
  • 49. کاربرد خلاصه‌سازی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 50. کاربرد خلاصه‌سازی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 51. کاربرد خلاصه‌سازی در خلاصه‌سازی ویدئو
  • 52. کاربرد خلاصه‌سازی در خلاصه‌سازی تصاویر
  • 53. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
  • 54. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 55. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 56. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
  • 57. کاربرد CNN در استخراج ویژگی‌های متنی
  • 58. شبکه‌های عصبی مولد تخاصمی (GAN) در خلاصه‌سازی
  • 59. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
  • 60. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 61. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 62. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در خلاصه‌سازی فارسی
  • 63. داده‌های زبانی فارسی برای مدل‌های بزرگ
  • 64. چالش‌های ایجاد و استفاده از مدل‌های بزرگ فارسی
  • 65. مسائل اخلاقی و حقوقی در پردازش زبان طبیعی
  • 66. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 67. سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 68. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
  • 69. اصول فقهی و شرعی در پردازش زبان
  • 70. کاربرد فناوری در ترویج فرهنگ اسلامی
  • 71. محتوای آموزشی سازگار با چارچوب رسمی
  • 72. اصول فنی و مهندسی در پردازش زبان
  • 73. معماری‌های پیشرفته در NLP
  • 74. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پردازش کارآمد
  • 75. پیاده‌سازی مدل‌های خلاصه‌سازی با فریم‌ورک‌های رایج
  • 76. TensorFlow و Keras
  • 77. PyTorch
  • 78. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی فارسی
  • 79. NLTK، SpaCy و ابزارهای مرتبط
  • 80. کاربرد ابزارهای پردازش زبان طبیعی در پژوهش
  • 81. توسعه ابزارهای نوین برای زبان فارسی
  • 82. نوآوری در خلاصه‌سازی متن با رویکردهای جدید
  • 83. مطالعات موردی در خلاصه‌سازی متون فارسی
  • 84. بررسی نتایج و بهبود مدل‌ها
  • 85. مسیرهای آینده در خلاصه‌سازی متن
  • 86. تلفیق خلاصه‌سازی با سایر وظایف NLP
  • 87. خلاصه‌سازی تعاملی
  • 88. خلاصه‌سازی مبتنی بر نیاز کاربر
  • 89. توسعه پایگاه‌های داده زبانی فارسی
  • 90. ارتقاء کیفیت مدل‌های زبان فارسی
  • 91. آینده خلاصه‌سازی متن در ایران
  • 92. پژوهش‌های کاربردی در حوزه خلاصه‌سازی
  • 93. تأثیر خلاصه‌سازی بر دسترسی به اطلاعات
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: corpus NLP پردازش زبان طبیعی خلاصه‌سازی متن داده‌کاوی متن زبان‌شناسی محاسباتی مجموعه داده زبانی مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.