کتاب CSS for Named Entity Recognition با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره CSS for Named Entity Recognition

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: CSS

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی CSS و ارتباط آن با پردازش زبان طبیعی
• 2. مفهوم بازنمایی موجودیت نام‌دار (NER)
• 3. تاریخچه و تکامل NER
• 4. کاربردهای NER در حوزه‌های مختلف
• 5. مجموعه داده‌ها و ابزارهای رایج NER
• 6. مقدمه‌ای بر CSS و ساختار آن
• 7. انتخاب‌گرها در CSS: انواع و کاربردها
• 8. قوانین CSS: خصوصیات و مقادیر
• 9. مدیریت رنگ و پس‌زمینه در CSS
• 10. کار با فونت‌ها و متن در CSS
• 11. قوانین مربوط به جعبه (Box Model) در CSS
• 12. چیدمان عناصر با استفاده از Float و Position
• 13. استفاده از Flexbox برای چیدمان انعطاف‌پذیر
• 14. کار با Grid Layout برای چیدمان دو بعدی
• 15. قوانین مربوط به لایه‌ها و ترتیب عناصر (Z-index)
• 16. انیمیشن‌ها و ترنزیشن‌ها در CSS
• 17. طراحی واکنش‌گرا (Responsive Design) با CSS
• 18. استفاده از Media Queries
• 19. فریم‌ورک‌های CSS: Bootstrap و Tailwind CSS
• 20. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 21. انواع وظایف در NLP
• 22. پیش‌پردازش متن برای NLP
• 23. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 24. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 25. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 26. تشخیص گفتار و تبدیل آن به متن
• 27. مدل‌های زبانی آماری
• 28. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 29. کاربرد شبکه‌های عصبی در NLP
• 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 31. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 32. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
• 33. مفهوم Embeddings کلمات (Word Embeddings)
• 34. Word2Vec و GloVe
• 35. ترانسفورمرها و مکانیزم توجه (Attention)
• 36. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 37. مقدمه‌ای بر NER و اهمیت آن
• 38. روش‌های مبتنی بر قوانین برای NER
• 39. روش‌های آماری برای NER
• 40. مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک برای NER (SVM, CRF)
• 41. یادگیری عمیق برای NER
• 42. استفاده از RNN و LSTM برای NER
• 43. استفاده از CNN برای NER
• 44. استفاده از ترانسفورمرها برای NER
• 45. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models) برای NER
• 46. BERT و کاربرد آن در NER
• 47. RoBERTa و GPT برای NER
• 48. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Fine-tuning)
• 49. مجموعه داده‌های استاندارد برای NER
• 50. ارزیابی مدل‌های NER: دقت، بازیابی، F1-score
• 51. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای NER
• 52. مدیریت خطا در NER
• 53. NER برای زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 54. استفاده از CSS برای استایل‌دهی به خروجی NER
• 55. نمایش بصری موجودیت‌های تشخیص داده شده
• 56. هایلایت کردن موجودیت‌ها با CSS
• 57. استایل‌دهی به انواع مختلف موجودیت‌ها
• 58. استفاده از کلاس‌های CSS برای دسته‌بندی موجودیت‌ها
• 59. طراحی رابط کاربری برای نمایش نتایج NER
• 60. استایل‌دهی به فرم‌های ورود متن برای NER
• 61. نمایش پیشنهادات خودکار در رابط کاربری
• 62. استفاده از CSS برای شخصی‌سازی خروجی NER
• 63. تطبیق استایل خروجی NER با طراحی کلی سامانه
• 64. بهینه‌سازی عملکرد CSS در نمایش نتایج NER
• 65. کاربرد CSS در توسعه وب‌اپلیکیشن‌های NLP
• 66. استانداردهای دسترسی‌پذیری در CSS برای نتایج NER
• 67. استایل‌دهی به نمودارهای مرتبط با تحلیل NER
• 68. نمایش سلسله مراتبی موجودیت‌ها با CSS
• 69. مدیریت استایل‌دهی در پروژه‌های بزرگ NER
• 70. استفاده از CSS Preprocessors (Sass/Less)
• 71. اهمیت مستندسازی CSS در پروژه‌های NLP
• 72. مرور بر بهترین شیوه‌ها در استایل‌دهی نتایج NER
• 73. چالش‌های استایل‌دهی پویا در NER
• 74. تکنیک‌های پیشرفته CSS برای نمایش پیچیده NER
• 75. استفاده از CSS Variables
• 76. کاربرد CSS Grid در نمایش ساختارهای پیچیده NER
• 77. بهینه‌سازی CSS برای دستگاه‌های مختلف
• 78. تست و اشکال‌زدایی CSS در پروژه‌های NER
• 79. آموزش پیشرفته CSS برای توسعه‌دهندگان NLP
• 80. ارتباط CSS با تجربه کاربری (UX) در سامانه‌های NER
• 81. بررسی نمونه‌های موفق استایل‌دهی نتایج NER
• 82. ملاحظات امنیتی در استفاده از CSS برای داده‌های حساس
• 83. آینده CSS در حوزه پردازش زبان طبیعی
• 84. کاربرد CSS در سامانه‌های آموزشی مبتنی بر NLP
• 85. استایل‌دهی به محتوای آموزشی تولید شده توسط NLP
• 86. نکات پایانی در مورد CSS و NER
• 87. جمع‌بندی مباحث و جمع‌بندی کلی