کتاب از ایده تا پیاده‌سازی؛ یک مسیر عملی برای ساخت مترجم ناظیر 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 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.