اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع کاربردی یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی (NLP) با رویکرد تحلیل متون فارسی و انگلیسی

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 جامع کاربردی یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی (NLP) با رویکرد تحلیل متون فارسی و انگلیسی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
  • 2. پیش‌پردازش متون و نرمال‌سازی در زبان فارسی و انگلیسی
  • 3. روش‌های کلاسیک نمایش متن و مدل‌های کیسه کلمات
  • 4. بردارسازی کلمات و مفاهیم تعبیه کلمه
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تعبیه کلمه مانند Word2Vec
  • 6. مدل‌های پیش‌بینی کلمه بعدی و ارزیابی کیفیت بردارها
  • 7. مبانی شبکه‌های عصبی و پس‌انتشار خطا در پردازش متن
  • 8. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی و کاربرد در توالی‌ها
  • 9. مسئله محوشدگی گرادیان و راهکارهای حل آن در شبکه‌های RNN
  • 10. معماری شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت LSTM
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی دوجهته برای تحلیل متن
  • 12. مکانیسم توجه و نقش آن در بهبود مدل‌های زبانی
  • 13. معماری ترنسفورمر و تحول در یادگیری عمیق
  • 14. مکانیسم توجه به خود و توجه چندسر
  • 15. رمزگذارها و رمزگشاها در مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
  • 16. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ با رویکرد پیش‌آموزش
  • 17. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
  • 18. معرفی مدل‌های BERT و خانواده‌های آن
  • 19. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات و نظرات
  • 20. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار در متون فارسی
  • 21. برچسب‌گذاری نقش‌های دستوری در زبان فارسی
  • 22. ترجمه ماشینی عصبی و مدل‌های توالی به توالی
  • 23. خلاصه‌سازی خودکار متون و تکنیک‌های استخراج و تولید
  • 24. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر متن
  • 25. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر برای استخراج اطلاعات
  • 26. مدیریت ابهام در زبان طبیعی و حل ارجاعات
  • 27. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود عملکرد مدل‌های NLP
  • 28. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی و معیارهای دقت
  • 29. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی با استفاده از کتابخانه PyTorch
  • 30. بهینه‌سازی مدل‌های NLP برای اجرا در محیط‌های عملیاتی
  • 31. اخلاق در هوش مصنوعی و ملاحظات مربوط به داده‌های متنی
  • 32. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در مدل‌های زبانی
  • 33. کاربرد پردازش زبان طبیعی در تحلیل متون حقوقی و اداری
  • 34. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و تشخیص ناهنجاری در متون فارسی
  • 35. مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های زبانی حجیم
  • 36. آینده‌پژوهی در حوزه مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی مولد
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: Deep Learning NLP پردازش زبان طبیعی تحلیل متن شبکه‌های عصبی علوم رایانه هوش مصنوعی هوش مصنوعی فارسی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.