کتاب آموزش جامع ساخت و مدیریت مجموعه‌داده‌های تخصصی متنی در چارچوب PyTorch با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع ساخت و مدیریت مجموعه‌داده‌های تخصصی متنی در چارچوب PyTorch

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌های متنی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش داده‌ها در هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با ساختار کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی در پایتون
• 3. معرفی اکوسیستم PyTorch برای پروژه‌های متن‌کاوی
• 4. مراحل چرخه حیات داده‌های متنی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 5. استانداردهای جمع‌آوری و مدیریت پیکره‌های متنی
• 6. روش‌های پاک‌سازی و پیش‌پردازش متن‌های خام
• 7. حذف نویز و کاراکترهای غیرضروری از داده‌های متنی
• 8. نرمال‌سازی متن و یکسان‌سازی نوشتار
• 9. روش‌های توکن‌بندی متون فارسی و انگلیسی
• 10. ساخت واژه‌نامه اختصاصی و مدیریت توکن‌های خاص
• 11. تبدیل متن به اعداد با استفاده از روش‌های برداری
• 12. پیاده‌سازی کلاس Dataset در چارچوب PyTorch
• 13. مدیریت حافظه در بارگذاری داده‌های متنی حجیم
• 14. استفاده از DataLoader برای دسته‌بندی و مدیریت بچ‌ها
• 15. روش‌های تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و ارزیابی
• 16. کاربرد نگاشت‌های متنی در مدل‌های یادگیری عمیق
• 17. مدیریت داده‌های متنی با طول متغیر و عملیات Padding
• 18. ساخت و مدیریت ماسک‌های توجه برای مدیریت توالی‌ها
• 19. روش‌های افزایش داده‌های متنی برای بهبود دقت مدل
• 20. بررسی فرمت‌های ذخیره‌سازی داده مانند CSV و JSON در پروژه‌ها
• 21. کار با فرمت‌های پیشرفته ذخیره‌سازی داده‌های حجیم
• 22. طراحی ساختار داده برای مدل‌های تحلیل احساسات
• 23. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های اختصاصی برای استخراج موجودیت‌های نام‌دار
• 24. روش‌های موازنه داده‌ها در مجموعه‌های متنی نامتوازن
• 25. استفاده از کتابخانه‌های کمکی برای بهینه‌سازی بارگذاری داده
• 26. مانیتورینگ کیفیت داده‌ها در طول فرآیند آموزش
• 27. روش‌های مستندسازی و نسخه‌گذاری مجموعه‌داده‌های متنی
• 28. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌های متنی
• 29. چالش‌های بومی‌سازی داده‌های متنی در محیط‌های فارسی
• 30. اعتبارسنجی داده‌های ورودی برای جلوگیری از خطاهای مدل
• 31. به‌کارگیری تکنیک‌های پیشرفته برای پیش‌پردازش متون نیمه‌ساختاریافته
• 32. مدیریت داده‌های چندزبانه در ساختار PyTorch
• 33. ارزیابی تأثیر کیفیت داده بر عملکرد مدل‌های ترنسفورمر
• 34. بهینه‌سازی سرعت بارگذاری داده‌ها با استفاده از حافظه پنهان
• 35. تکنیک‌های تست و اشکال‌زدایی در لایه داده‌پردازی
• 36. پروژه عملی: ساخت یک مجموعه‌داده متنی اختصاصی از صفر
• 37. استقرار و آماده‌سازی مجموعه‌داده برای استفاده در مدل‌های تولیدی