کتاب از ایده تا پیادهسازی؛ یک مسیر عملی برای ساخت مترجم ناظیر با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره از ایده تا پیادهسازی؛ یک مسیر عملی برای ساخت مترجم ناظیر
موضوع کلی: برنامه نویسی کامپیوتری
موضوع میانی: مبانی unsupervised machine translation revisited
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر ترجمه ماشینی ناظیر
- 2. مروری بر روشهای ترجمه ماشینی
- 3. ترجمه ماشینی مبتنی بر قوانین
- 4. ترجمه ماشینی آماری: اصول و مبانی
- 5. شبکههای عصبی و ترجمه ماشینی
- 6. مفهوم یادگیری بدون ناظر در ترجمه ماشینی
- 7. بررسی مدلهای زبانی
- 8. Embeddings کلمات و نقش آنها در ترجمه
- 9. Word2Vec و GloVe: پیادهسازی و کاربرد
- 10. FastText: بهبود Embedding کلمات
- 11. مدلهای Sequence-to-Sequence
- 12. Encoder-Decoder با شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 13. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
- 14. Transformer: معماری انقلابی در ترجمه ماشینی
- 15. Self-Attention: درک عمیقتر روابط کلمات
- 16. پیادهسازی Transformer با TensorFlow/PyTorch
- 17. آمادهسازی دادهها برای ترجمه ماشینی
- 18. جمعآوری و پاکسازی دادههای متنی
- 19. Tokenization و Vocabulary Building
- 20. پیشپردازش دادهها: نرمالسازی و حذف نویز
- 21. ارزیابی مدلهای ترجمه ماشینی
- 22. BLEU Score: محاسبه و تفسیر
- 23. METEOR: معیار ارزیابی پیشرفته
- 24. TER: ارزیابی میزان ویرایش مورد نیاز
- 25. بهبود عملکرد مدلهای ترجمه ماشینی
- 26. Fine-tuning مدلهای پیشآموزشدیده
- 27. Data Augmentation: افزایش تنوع دادهها
- 28. Back-Translation: تولید دادههای مصنوعی
- 29. Regularization Techniques: جلوگیری از overfitting
- 30. مدلهای ترجمه ماشینی چندزبانه
- 31. Zero-Shot Translation: ترجمه بین زبانهای دیده نشده
- 32. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 33. بهینهسازی مدل برای سرعت و کارایی
- 34. Quantization و Pruning
- 35. استفاده از GPU و TPU برای آموزش مدل
- 36. Deploy کردن مدل ترجمه ماشینی
- 37. ایجاد API برای دسترسی به مدل
- 38. استفاده از Docker و Kubernetes
- 39. مانیتورینگ و نگهداری مدل
- 40. بررسی و رفع مشکلات مدل
- 41. بهروزرسانی مدل با دادههای جدید
- 42. مباحث پیشرفته در ترجمه ماشینی ناظیر
- 43. ترجمه ماشینی با استفاده از reinforcement learning
- 44. ترجمه ماشینی با حافظه (Memory Networks)
- 45. ترجمه ماشینی با استفاده از GANs
- 46. مفهوم Domain Adaptation در ترجمه ماشینی
- 47. چالشها و آینده ترجمه ماشینی ناظیر
تگها:
BLEU score
data preprocessing
deep learning
machine translation
neural networks
NLP
PyTorch
sequence to sequence
TensorFlow
Transformer
unsupervised learning
پردازش زبان طبیعی
ترجمه ماشینی
شبکههای عصبی
یادگیری بدون ناظر
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.