کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی سیستم‌های خلاصه‌سازی هوشمند اسناد با استفاده از فریم‌ورک LangChain و مدل‌های T5 شخصی‌سازی‌شده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 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 آموزش جامع پیاده‌سازی سیستم‌های خلاصه‌سازی هوشمند اسناد با استفاده از فریم‌ورک LangChain و مدل‌های T5 شخصی‌سازی‌شده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع میانی: یادگیری ماشین و خلاصه‌سازی متون با مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم پردازش زبان طبیعی و خلاصه‌سازی متون
  • 2. معرفی معماری مدل‌های ترنسفورمر و نقش مدل T5
  • 3. آشنایی با فریم‌ورک LangChain و کاربرد آن در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 4. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز برای پردازش متن
  • 5. روش‌های پیش‌پردازش متون فارسی و انگلیسی جهت آماده‌سازی برای مدل
  • 6. بارگذاری و مدیریت اسناد با استفاده از Document Loaders در LangChain
  • 7. تکنیک‌های قطعه‌بندی متن برای اسناد طولانی و مدیریت محدودیت‌های توکن
  • 8. آشنایی با مفهوم Embeddings و نمایش برداری متون
  • 9. پیاده‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی متن برای تحلیل ساختار اسناد
  • 10. استفاده از K-Means برای گروه‌بندی محتوا پیش از خلاصه‌سازی
  • 11. آموزش تئوری و عملی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-Tuning)
  • 12. آماده‌سازی مجموعه داده‌های آموزشی برای مدل T5
  • 13. تکنیک‌های افزایش دقت در مدل‌های خلاصه‌ساز با داده‌های اختصاصی
  • 14. بررسی معماری Encoder-Decoder در مدل‌های زبانی
  • 15. نحوه پیاده‌سازی زنجیره‌های کاری (Chains) در LangChain
  • 16. استفاده از قابلیت‌های Memory در سیستم‌های خلاصه‌ساز
  • 17. طراحی سیستم خلاصه‌سازی مرحله‌ای برای اسناد با حجم بسیار بالا
  • 18. مدیریت و بهینه‌سازی پارامترهای مدل جهت بهبود کیفیت خلاصه
  • 19. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌ساز با معیارهای کمی مانند ROUGE
  • 20. تجزیه و تحلیل خروجی‌های مدل و روش‌های کاهش خطاهای معنایی
  • 21. پیاده‌سازی سیستم خلاصه‌سازی چندمرحله‌ای (Map-Reduce) در LangChain
  • 22. ترکیب روش‌های خوشه‌بندی و مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی هوشمند
  • 23. استفاده از Prompt Engineering برای هدایت مدل در تولید خلاصه
  • 24. فیلتر کردن اطلاعات غیرضروری در فرآیند خلاصه‌سازی اسناد
  • 25. استفاده از مدل‌های متن‌باز و محلی برای حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 26. بهینه‌سازی مصرف حافظه و پردازنده در اجرای مدل‌های T5
  • 27. روش‌های استقرار سیستم‌های خلاصه‌سازی به صورت سرویس‌دهنده
  • 28. طراحی رابط کاربری برای نمایش خلاصه‌های تولید شده
  • 29. بررسی چالش‌های اخلاقی و انطباق خروجی مدل با استانداردهای محتوایی
  • 30. پروژه نهایی: ساخت یک سیستم جامع خلاصه‌سازی اسناد سازمانی و متون آموزشی
تگ‌ها: الگوریتم خوشه‌بندی پردازش زبان طبیعی خلاصه‌سازی متن فریم‌ورک LangChain متن‌کاوی مدل T5 مدل‌های زبانی هوش مصنوعی هوش مصنوعی در ایران یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.