کتاب شناسایی پیشرفته موجودیت‌ها: تکنیک‌ها و کاربردها 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 شناسایی پیشرفته موجودیت‌ها: تکنیک‌ها و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و داده‌کاوی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شناسایی موجودیت‌ها
  • 2. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
  • 3. مجموعه‌های داده استاندارد برای شناسایی موجودیت‌ها
  • 4. روش‌های مبتنی بر قوانین در شناسایی موجودیت‌ها
  • 5. یادگیری ماشین و شناسایی موجودیت‌ها
  • 6. شبکه‌های عصبی و شناسایی موجودیت‌ها
  • 7. مدل‌های زبانی و نقش آن‌ها در شناسایی موجودیت‌ها
  • 8. بردارسازی کلمات و عبارات
  • 9. مدل‌های Word Embedding (Word2Vec, GloVe, FastText)
  • 10. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 11. الگوریتم‌های NER مبتنی بر Hidden Markov Models (HMM)
  • 12. الگوریتم‌های NER مبتنی بر Conditional Random Fields (CRF)
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای NER
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای NER
  • 15. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی برای NER (LSTM, GRU)
  • 16. موجودیت‌های مرکب و شناسایی آن‌ها
  • 17. ابهام‌زدایی موجودیت‌ها (Entity Disambiguation)
  • 18. روش‌های مبتنی بر دانش برای ابهام‌زدایی موجودیت‌ها
  • 19. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای ابهام‌زدایی موجودیت‌ها
  • 20. ارزیابی عملکرد سیستم‌های شناسایی موجودیت‌ها
  • 21. معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, F1-score)
  • 22. مجموعه‌های داده چالش‌برانگیز در شناسایی موجودیت‌ها
  • 23. شناسایی موجودیت‌ها در متون تخصصی (پزشکی، حقوقی، فنی)
  • 24. شناسایی موجودیت‌ها در زبان‌های مختلف
  • 25. شناسایی موجودیت‌ها در متون شبکه‌های اجتماعی
  • 26. شناسایی روابط بین موجودیت‌ها (Relation Extraction)
  • 27. روش‌های مبتنی بر الگو برای استخراج روابط
  • 28. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای استخراج روابط
  • 29. استفاده از گراف‌های دانش در شناسایی و استخراج موجودیت‌ها
  • 30. مفاهیم گراف‌های دانش و ساختار آن‌ها
  • 31. مدل‌سازی دانش با استفاده از RDF و OWL
  • 32. استنتاج و استدلال در گراف‌های دانش
  • 33. کاربردهای شناسایی موجودیت‌ها در بازیابی اطلاعات
  • 34. کاربردهای شناسایی موجودیت‌ها در خلاصه‌سازی متن
  • 35. کاربردهای شناسایی موجودیت‌ها در پاسخگویی به سؤالات
  • 36. کاربردهای شناسایی موجودیت‌ها در تحلیل احساسات
  • 37. کاربردهای شناسایی موجودیت‌ها در تشخیص اخبار جعلی
  • 38. شناسایی موجودیت‌ها در پردازش زبان‌های کم‌منبع
  • 39. تکنیک‌های انتقال یادگیری برای شناسایی موجودیت‌ها
  • 40. روش‌های داده‌افزایی (Data Augmentation) برای شناسایی موجودیت‌ها
  • 41. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 42. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ (BERT, RoBERTa, XLNet)
  • 43. شناسایی موجودیت‌های رویدادی (Event Detection)
  • 44. شناسایی آرگومان‌های رویداد (Event Argument Extraction)
  • 45. شناسایی موجودیت‌ها در متون چندزبانه (Multilingual NER)
  • 46. روش‌های مبتنی بر ترجمه ماشینی برای NER چندزبانه
  • 47. چالش‌های شناسایی موجودیت‌ها در متون غیررسمی
  • 48. شناسایی موجودیت‌ها در متون دست‌نویس
  • 49. شناسایی موجودیت‌ها در تصاویر و ویدئوها
  • 50. استفاده از بینایی کامپیوتر در شناسایی موجودیت‌ها
  • 51. ادغام اطلاعات متنی و بصری برای شناسایی موجودیت‌ها
  • 52. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی
  • 53. چالش‌های خاص پردازش زبان فارسی
  • 54. منابع و ابزارهای پردازش زبان فارسی
  • 55. شناسایی موجودیت‌های فارسی
  • 56. مجموعه‌های داده فارسی برای شناسایی موجودیت‌ها
  • 57. تکنیک‌های بهبود عملکرد شناسایی موجودیت‌ها در زبان فارسی
  • 58. آینده شناسایی موجودیت‌ها و روندهای جدید
تگ‌ها: NLP استخراج اطلاعات پردازش زبان طبیعی تحلیل داده تکنیک‌های داده‌کاوی تکنیک‌های هوش مصنوعی داده‌کاوی شناسایی موجودیت‌ها هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.