اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌سازی موضوعی: استخراج مضامین اصلی از متون با LDA

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 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 مدل‌سازی موضوعی: استخراج مضامین اصلی از متون با LDA

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی موضوعی و LDA
  • 2. مبانی نظری مدل‌سازی موضوعی
  • 3. تاریخچه مدل‌سازی موضوعی
  • 4. کاربردهای مدل‌سازی موضوعی
  • 5. مبانی زبان‌شناسی آماری
  • 6. مبانی احتمالات و آمار در پردازش زبان
  • 7. مبانی یادگیری ماشین
  • 8. آشنایی با الگوریتم LDA
  • 9. مفاهیم کلیدی LDA: موضوع، سند، کلمه
  • 10. رابطه بین موضوعات و کلمات
  • 11. رابطه بین موضوعات و اسناد
  • 12. فرآیند تولید سند در LDA
  • 13. مدل مولد LDA
  • 14. معادلات ریاضی LDA
  • 15. روش‌های تخمین پارامترهای LDA
  • 16. الگوریتم گیبس سمپلینگ برای LDA
  • 17. الگوریتم variational inference برای LDA
  • 18. مقایسه الگوریتم‌های تخمین
  • 19. پیش‌پردازش متون برای LDA
  • 20. پاکسازی متن: حذف علائم نگارشی و اعداد
  • 21. حذف کلمات توقف (Stopwords)
  • 22. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و بن‌واژه‌یابی (Lemmatization)
  • 23. نرمال‌سازی متن
  • 24. بررسی کیفیت پیش‌پردازش
  • 25. آماده‌سازی داده‌های متنی
  • 26. ساخت واژه‌نامه (Vocabulary)
  • 27. ایجاد ماتریس سند-کلمه (Document-Term Matrix)
  • 28. نرمال‌سازی ماتریس سند-کلمه
  • 29. انتخاب تعداد موضوعات (K)
  • 30. روش‌های تعیین تعداد بهینه موضوعات
  • 31. شاخص Perplexity
  • 32. شاخص Coherence
  • 33. آزمون و خطا برای تعیین K
  • 34. ارزیابی مدل LDA
  • 35. معیارهای ارزیابی کیفیت موضوعات
  • 36. تفسیر موضوعات استخراج شده
  • 37. نمایش بصری موضوعات
  • 38. نشانه‌گذاری اسناد بر اساس موضوعات
  • 39. استخراج کلمات کلیدی موضوعات
  • 40. کاربرد LDA در تحلیل احساسات
  • 41. کاربرد LDA در خلاصه‌سازی متن
  • 42. کاربرد LDA در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 43. کاربرد LDA در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 44. کاربرد LDA در تحلیل داده‌های تاریخی
  • 45. کاربرد LDA در تحلیل اسناد حقوقی
  • 46. کاربرد LDA در تحلیل مقالات علمی
  • 47. کاربرد LDA در تحلیل اخبار
  • 48. کاربرد LDA در تحلیل نظرات کاربران
  • 49. کاربرد LDA در تحلیل محتوای آموزشی
  • 50. کاربرد LDA در تحلیل متون دینی (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 51. کاربرد LDA در تحلیل متون اقتصادی (با رعایت چارچوب بانکداری اسلامی)
  • 52. کاربرد LDA در تحلیل متون روانشناسی (با رویکرد خانواده ایرانی-اسلامی)
  • 53. کاربرد LDA در تحلیل متون سیاسی (با تأکید بر منافع ملی)
  • 54. محدودیت‌های LDA
  • 55. مشکلات تفسیرپذیری موضوعات
  • 56. تأثیر کیفیت داده‌ها بر نتایج
  • 57. مقایسه LDA با سایر روش‌های مدل‌سازی موضوعی
  • 58. Latent Semantic Analysis (LSA)
  • 59. Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA)
  • 60. Non-negative Matrix Factorization (NMF)
  • 61. روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 62. پیاده‌سازی LDA با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
  • 63. کتابخانه Gensim
  • 64. کتابخانه scikit-learn
  • 65. کتابخانه SpaCy
  • 66. مراحل پیاده‌سازی LDA در پایتون
  • 67. مثال عملی پیاده‌سازی LDA
  • 68. تحلیل نتایج پیاده‌سازی
  • 69. تنظیم پارامترهای مدل در پیاده‌سازی
  • 70. کاربرد LDA در تحلیل متون فارسی
  • 71. چالش‌های مدل‌سازی موضوعی در زبان فارسی
  • 72. پیش‌پردازش متون فارسی برای LDA
  • 73. انتخاب واژگان توقف فارسی
  • 74. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌یابی فارسی
  • 75. ارزیابی مدل LDA بر روی متون فارسی
  • 76. کاربرد LDA در تحلیل متون ادبی فارسی
  • 77. کاربرد LDA در تحلیل متون تاریخی ایران
  • 78. کاربرد LDA در تحلیل متون فقهی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 79. کاربرد LDA در تحلیل متون کلامی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 80. کاربرد LDA در تحلیل متون عرفانی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 81. کاربرد LDA در تحلیل قوانین و مقررات
  • 82. کاربرد LDA در تحلیل گزارش‌های اقتصادی
  • 83. کاربرد LDA در تحلیل اسناد دولتی
  • 84. کاربرد LDA در تحلیل محتوای رسانه‌ها
  • 85. کاربرد LDA در تحلیل داده‌های پژوهشی
  • 86. کاربرد LDA در تحلیل مکاتبات اداری
  • 87. کاربرد LDA در تحلیل فرم‌های نظرسنجی
  • 88. کاربرد LDA در تحلیل داده‌های سلامت
  • 89. کاربرد LDA در تحلیل داده‌های آموزشی
  • 90. کاربرد LDA در تحلیل داده‌های فرهنگی
  • 91. کاربرد LDA در تحلیل داده‌های اجتماعی
  • 92. کاربرد LDA در تحلیل داده‌های امنیتی
  • 93. کاربرد LDA در تحلیل داده‌های حقوقی
  • 94. کاربرد LDA در تحلیل داده‌های فنی
  • 95. کاربرد LDA در تحلیل داده‌های علمی
  • 96. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی موضوعی
  • 97. مدل‌های موضوعی سلسله‌مراتبی
  • 98. مدل‌های موضوعی وابسته به زمان
  • 99. مدل‌های موضوعی با موضوعات پویا
  • 100. مدل‌های موضوعی با در نظر گرفتن روابط بین کلمات
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: LDA استخراج مضامین پردازش زبان طبیعی تحلیل داده تحلیل متن کشف موضوع مدل‌سازی موضوعی مدل‌های زبانی هوش مصنوعی یادگیری نظارت نشده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.