کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی مدل‌های ترجمه ماشینی با استفاده از پایتورچ (PyTorch) 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 مدل‌های ترجمه ماشینی با استفاده از پایتورچ (PyTorch)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و ترجمه ماشینی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
  • 2. معرفی ساختار کتابخانه‌های یادگیری عمیق در پایتورچ
  • 3. پیش‌پردازش متون و آماده‌سازی داده‌های زبانی
  • 4. روش‌های توکنایز کردن و تبدیل متن به اعداد
  • 5. مفهوم تعبیه کلمات و بردارهای ویژگی
  • 6. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی در پردازش متن
  • 7. آشنایی با سلول‌های حافظه کوتاه-مدت بلند و جی‌آروی
  • 8. ساختار مدل‌های رمزگذار-رمزگشا در ترجمه ماشینی
  • 9. چالش‌های مدل‌های رمزگذار-رمزگشا کلاسیک در متون طولانی
  • 10. مفهوم مکانیزم توجه در مدل‌های زبانی
  • 11. پیاده‌سازی ماژول توجه در پایتورچ
  • 12. ترکیب مکانیزم توجه با معماری رمزگذار-رمزگشا
  • 13. بهینه‌سازی توابع هزینه در ترجمه ماشینی
  • 14. استفاده از تکنیک معلم‌وادار در آموزش مدل‌ها
  • 15. مدیریت بردارهای پنهان و وضعیت‌های اولیه مدل
  • 16. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 17. ارزیابی مدل‌های ترجمه با معیار امتیاز بی‌ال‌یو
  • 18. پیاده‌سازی لایه خروجی و انتخاب کلمه در مدل‌های ترجمه
  • 19. استفاده از جستجوی پرتو برای بهبود خروجی مدل
  • 20. بررسی محدودیت‌های مدل‌های مبتنی بر آر‌ان‌ان
  • 21. معرفی ساختار ترنسفورمر و مکانیزم توجه چندسره
  • 22. مقایسه عملکرد مدل‌های مبتنی بر توجه با معماری‌های کلاسیک
  • 23. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های سنگین با پایتورچ
  • 24. تکنیک‌های افزایش سرعت آموزش در مدل‌های ترجمه
  • 25. استقرار و پیاده‌سازی مدل‌های ترجمه در محیط عملیاتی
  • 26. بهینه‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده برای استنتاج سریع
  • 27. روش‌های دسته‌بندی و پیش‌بینی برای متون فارسی
  • 28. چالش‌های خاص زبان فارسی در پردازش زبان طبیعی
  • 29. استفاده از پیش‌آموزش‌های زبانی در مدل‌های ترجمه
  • 30. استراتژی‌های رفع خطاهای ترجمه در مدل‌های عصبی
  • 31. تولید داده‌های مصنوعی برای بهبود دقت ترجمه
  • 32. نظارت بر فرآیند آموزش مدل با ابزارهای پایش
  • 33. تنظیم ابرپارامترها برای دستیابی به دقت بالاتر
  • 34. آموزش مدل‌های ترجمه چندزبانه
  • 35. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 36. بررسی کاربردهای ترجمه ماشینی در صنعت و خدمات رسمی
  • 37. نکات ایمنی در پیاده‌سازی سامانه‌های پردازش متن
  • 38. ارائه نهایی و مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین
تگ‌ها: آموزش یادگیری ماشین برنامه نویسی پایتون پایتورچ پردازش زبان طبیعی ترجمه ماشینی شبکه های عصبی مدل های توالی به توالی مکانیزم توجه هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.