کتاب استخراج روابط معنایی با شبکه‌های اشاره‌گر (Pointer Networks) 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 استخراج روابط معنایی با شبکه‌های اشاره‌گر (Pointer Networks)

موضوع کلی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: مدل‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین
  • 2. پردازش زبان طبیعی: چالش‌ها و کاربردها
  • 3. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن‌ها
  • 4. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) و رفع مشکل محوشدگی گرادیان
  • 5. شبکه‌های گیت‌دار بازگشتی (GRU): معماری و مزایا
  • 6. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در شبکه‌های عصبی
  • 7. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر (Transformer) و معماری آن‌ها
  • 8. خود-توجهی (Self-Attention) و اهمیت آن در پردازش زبان طبیعی
  • 9. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder) در مدل‌های ترانسفورمر
  • 10. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده زبانی (Pre-trained Language Models)
  • 11. BERT: معماری، آموزش و کاربردها
  • 12. GPT: تولید متن و کاربردهای آن
  • 13. شبکه‌های اشاره‌گر (Pointer Networks): معرفی و کاربردها
  • 14. استخراج روابط معنایی: مفاهیم و چالش‌ها
  • 15. معماری شبکه‌های اشاره‌گر برای استخراج روابط
  • 16. مجموعه‌داده‌های استخراج روابط معنایی
  • 17. پیش‌پردازش داده‌ها برای شبکه‌های اشاره‌گر
  • 18. نمایش برداری کلمات (Word Embeddings)
  • 19. تبدیل کلمات به بردار با Word2Vec
  • 20. تبدیل کلمات به بردار با GloVe
  • 21. تبدیل کلمات به بردار با FastText
  • 22. استفاده از Embeddings پیش‌آموزش‌دیده
  • 23. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش متن
  • 24. ترکیب CNN و RNN برای استخراج ویژگی‌های متنی
  • 25. مکانیسم کپی (Copy Mechanism) در شبکه‌های اشاره‌گر
  • 26. تابع ضرر (Loss Function) مناسب برای استخراج روابط
  • 27. بهینه‌سازی شبکه‌های اشاره‌گر
  • 28. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 29. روش‌های ارزیابی مدل‌های استخراج روابط
  • 30. معیارهای ارزیابی: دقت، بازخوانی و F1-score
  • 31. بررسی موردی: استخراج روابط از متون خبری
  • 32. بررسی موردی: استخراج روابط از متون علمی
  • 33. مقایسه شبکه‌های اشاره‌گر با سایر روش‌های استخراج روابط
  • 34. استفاده از شبکه‌های اشاره‌گر در پایگاه‌های دانش
  • 35. استفاده از شبکه‌های اشاره‌گر در خلاصه‌سازی متن
  • 36. استفاده از شبکه‌های اشاره‌گر در پاسخگویی به سؤال
  • 37. شبکه‌های اشاره‌گر چندزبانه
  • 38. استفاده از شبکه‌های اشاره‌گر در زبان‌های با منابع محدود
  • 39. چالش‌های مربوط به حجم بالای داده‌ها
  • 40. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها (Dimensionality Reduction)
  • 41. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در استخراج روابط
  • 42. استفاده از داده‌های مصنوعی (Data Augmentation)
  • 43. تفسیرپذیری مدل‌های استخراج روابط
  • 44. روش‌های مصورسازی نتایج
  • 45. آینده استخراج روابط معنایی با شبکه‌های اشاره‌گر
  • 46. تحقیقات جاری در زمینه شبکه‌های اشاره‌گر
  • 47. کاربردهای صنعتی استخراج روابط معنایی
  • 48. پیاده‌سازی شبکه‌های اشاره‌گر با TensorFlow
  • 49. پیاده‌سازی شبکه‌های اشاره‌گر با PyTorch
  • 50. بهبود عملکرد شبکه‌های اشاره‌گر با استفاده از تکنیک‌های regularization
  • 51. شبکه‌های اشاره‌گر و پردازش زبان طبیعی گفتاری
  • 52. استفاده از شبکه‌های اشاره‌گر در تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 53. استفاده از شبکه‌های اشاره‌گر در تحلیل احساسات
  • 54. استفاده از شبکه‌های اشاره‌گر در تشخیص روابط خانوادگی
  • 55. شبکه‌های اشاره‌گر و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 56. استفاده از شبکه‌های اشاره‌گر در تشخیص اخبار جعلی
  • 57. شبکه‌های اشاره‌گر و استدلال خودکار
  • 58. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید زبان طبیعی
  • 59. شبکه‌های اشاره‌گر و ترجمه ماشینی
  • 60. شبکه‌های اشاره‌گر و خلاصه‌سازی پرسشی
  • 61. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید داستان
  • 62. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید شعر
  • 63. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید کد
  • 64. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوا برای رسانه‌های اجتماعی
  • 65. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید گزارش‌های خودکار
  • 66. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید اسناد حقوقی
  • 67. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای آموزشی
  • 68. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای پزشکی
  • 69. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای مالی
  • 70. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای بازاریابی
  • 71. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای تبلیغاتی
  • 72. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای سرگرمی
  • 73. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای خبری
  • 74. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای علمی
  • 75. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای فنی
  • 76. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای هنری
  • 77. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای ادبی
  • 78. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای مذهبی
  • 79. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای سیاسی
  • 80. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای ورزشی
  • 81. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای گردشگری
  • 82. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای آشپزی
  • 83. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای مد و زیبایی
  • 84. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای خودرو
  • 85. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای املاک
  • 86. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای سلامت و تناسب اندام
  • 87. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای آموزش و پرورش
  • 88. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای حقوقی
  • 89. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای مالی
  • 90. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای بیمه
  • 91. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای بازرگانی
  • 92. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای کشاورزی
  • 93. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای محیط زیست
  • 94. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای انرژی
  • 95. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای حمل و نقل
  • 96. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای ارتباطات
  • 97. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای فناوری اطلاعات
  • 98. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای هنر و معماری
  • 99. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای تاریخ و فرهنگ
  • 100. شبکه‌های اشاره‌گر و تولید محتوای علوم اجتماعی
تگ‌ها: NLP Pointer Networks استخراج روابط پردازش زبان طبیعی داده‌کاوی شبکه‌های اشاره‌گر شبکه‌های عصبی مدل‌های یادگیری عمیق هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.