کتاب کاربرد مدل‌های زبانی آماری در تشخیص ادراک 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 کاربرد مدل‌های زبانی آماری در تشخیص ادراک

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی آماری و تشخیص ادراک
  • 2. احتمال و آمار مرتبط با پردازش زبان طبیعی
  • 3. قضیهٔ بیز و نقش آن در تشخیص ادراک
  • 4. فرض مارکوف و کاربرد آن در مدل‌های ادراکی
  • 5. مدل‌های n-gram و ساختار زبانی
  • 6. مدل‌های مارکوف پنهان برای تشخیص گفتار
  • 7. ارزیابی مدل زبانی: معیار آلفاپی
  • 8. برآورد حداکثر درست‌نمایی در مدل‌های زبانی
  • 9. روش‌های صاف‌سازی: لپلاس و کنیسر-نی
  • 10. مدل‌های حداکثر آنتروپی برای طبقه‌بندی
  • 11. رگرسیون لجستیک برای تشخیص ادراکی
  • 12. مارکوف پنهان در تشخیص احساسات
  • 13. مدل‌های شرطی مرتبط (CRF) برای ادراک
  • 14. نایوی بیز برای تشخیص موضوع در متن
  • 15. پرسلترون و یادگیری آماری ساده
  • 16. استخراج ویژگی برای任务‌های ادراکی
  • 17. تطبیق مدل زبانی برای داده‌های ادراکی واقعی
  • 18. مدل‌های لاتانت دیریکلی و موضوع‌یابی
  • 19. مدل‌های موضوع و تشخیص ادراک از متن
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی و زبان آماری
  • 21. مدل‌های زبانی عصبی برای تشخیص ادراک
  • 22. مکانیزم توجه و کاربرد در ادراک
  • 23. ترنسفورمرها و کاربرد در تشخیص ادراک
  • 24. یادگیری نمایشی واژگانی و جمله‌ای
  • 25. هم‌سویی گفتار و متن در نظام ادراکی
  • 26. یادگیری خودنظارتی برای تشخیص ادراک
  • 27. یادگیری چندوجهی زبان و تصویر
  • 28. مدل‌های زبانی بصری و تشخیص ادراک
  • 29. تشخیص احساسات با مدل‌های آماری
  • 30. تشخیص نیت و هدف در متن
  • 31. شناسایی اشیا از توصیفات زبانی
  • 32. تشخیص نهادهای نام‌دار در متن ادراکی
  • 33. پاسخ به سؤالات به‌عنوان تشخیص ادراک
  • 34. شناسایی مشاعر در متن‌های اجتماعی
  • 35. تحلیل احساسات چندزبانه با مدل‌های آماری
  • 36. تشخیص سوگیری در مدل‌های ادراکی
  • 37. ارزیابی مدل‌ها: دقت، بازاسترداد، F1
  • 38. مجموعه‌داده‌های استاندارد تشخیص ادراک
  • 39. پیش‌پردازش داده‌های ادراکی و تمیزکاری
  • 40. مدیریت داده‌های ناقص و نویزی
  • 41. داده‌های کم‌نمونه و یادگیری انتقالی
  • 42. یادگیری کم‌نمونه در تشخیص ادراک
  • 43. یادگیری بدون نمونه با مدل‌های زبانی
  • 44. تنظیم ریز مدل‌ها برای任务‌های ادراکی
  • 45. فین‌تیونینگ مدل‌های زبانی بزرگ
  • 46. مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد در ادراک
  • 47. ردیابی تعامل و ادراک مداوم
  • 48. سیستم‌های گفت‌وگو و تشخیص ادراک
  • 49. ترجمه ماشینی و هم‌سویی ادراکی
  • 50. خلاصه‌سازی متن به‌عنوان تشخیص ادراک
  • 51. استخراج اطلاعات از متن ادراکی
  • 52. گراف‌های دانش و تشخیص ادراک
  • 53. پیاده‌سازی مدل‌های آماری در پایتون
  • 54. ابزارها و کتابخانه‌های پردازش زبان
  • 55. بهینه‌سازی مدل برای پیاده‌سازی واقعی
  • 56. انتشار مدل روی حاشیه (Edge Deployment)
  • 57. اخلاق در تشخیص ادراک با هوش مصنوعی
  • 58. تفسیرپذیری مدل‌های ادراکی آماری
  • 59. تست و ارزیابی سیستم‌های تشخیص ادراک
  • 60. پروژهٔ نهایی: طراحی سیستم تشخیص ادراک
تگ‌ها: AI models deep learning emotion recognition fine-tuning language models NLP perception recognition sentiment analysis statistical NLP transformer پردازش زبان طبیعی تشخیص ادراک مدل‌های زبانی آماری هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.