کتاب آموزش جامع درک ماشینی متون؛ از مبانی الگوریتمی تا پیاده‌سازی کاربردی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 درک ماشینی متون؛ از مبانی الگوریتمی تا پیاده‌سازی کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق در بازیابی و تحلیل متون

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و تعاریف پایه در درک ماشینی متون
  • 2. تاریخچه و سیر تحول مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 3. معماری شبکه‌های عصبی عمیق در تحلیل متن
  • 4. پیش‌پردازش داده‌های متنی و استخراج ویژگی‌های زبانی
  • 5. مدل‌سازی فضای برداری کلمات و جملات
  • 6. آشنایی با مکانیزم توجه در مدل‌های زبانی
  • 7. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی و کاربرد در توالی‌ها
  • 8. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت در پردازش متن
  • 9. معماری ترنسفورمر و تحول در درک متون
  • 10. روش‌های رمزگذاری متون در مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 11. استفاده از مدل‌های BERT در تحلیل محتوای متنی
  • 12. آموزش مدل‌های درک ماشینی برای پاسخ به پرسش‌های متنی
  • 13. استخراج موجودیت‌های نام‌دار در متون فارسی
  • 14. تحلیل احساسات و دیدگاه در متون با رویکرد یادگیری عمیق
  • 15. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های درک متن
  • 16. چالش‌های اختصاصی در پردازش زبان فارسی و خط فارسی
  • 17. پیاده‌سازی مدل‌های پرسش و پاسخ بر پایه متون ساختاریافته
  • 18. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ زبانی
  • 19. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌ها برای حوزه‌های تخصصی
  • 20. استفاده از یادگیری انتقالی در بهبود دقت مدل‌ها
  • 21. مدل‌های درک متون چندزبانه و کاربردهای آن
  • 22. راهکارهای کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی هوشمند
  • 23. پایگاه‌های داده برداری و جستجوی معنایی متون
  • 24. یکپارچه‌سازی مدل‌های درک متن در سامانه‌های اطلاع‌رسانی
  • 25. اخلاق در هوش مصنوعی و انطباق با حریم خصوصی کاربران
  • 26. روش‌های مقابله با توهم در پاسخ‌های مدل‌های زبانی
  • 27. به‌کارگیری یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در مدل‌ها
  • 28. استفاده از مدل‌های درک متن در تحلیل اسناد رسمی و اداری
  • 29. استخراج دانش از متون برای ساخت گراف‌های دانش
  • 30. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش بومی
  • 31. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای اجرا در محیط‌های محدود
  • 32. روش‌های پایش و نگهداری مدل‌های مستقر در تولید
  • 33. بررسی معماری‌های نوین در درک متون طولانی
  • 34. کاربرد درک ماشینی در تحلیل متون علمی و پژوهشی
  • 35. آینده هوش مصنوعی و درک متون در چارچوب‌های علمی کشور
تگ‌ها: Deep Learning NLP الگوریتم‌های متنی بازیابی اطلاعات پردازش زبان طبیعی تحلیل متن درک ماشینی متون ماشین لرنینگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.