کتاب تشخیص نوع سوال با یادگیری عمیق: از تئوری تا پیاده‌سازی 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 تشخیص نوع سوال با یادگیری عمیق: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تشخیص نوع سوال (Question Type Identification)
  • 2. اهمیت تشخیص نوع سوال در پردازش زبان طبیعی
  • 3. بررسی کاربردهای تشخیص نوع سوال
  • 4. معماری‌های سنتی تشخیص نوع سوال (قبل از یادگیری عمیق)
  • 5. محدودیت‌های روش‌های سنتی
  • 6. آشنایی با یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش متن
  • 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و انواع آن (LSTM, GRU)
  • 9. Embedding لغات و جملات (Word Embeddings, Sentence Embeddings)
  • 10. Word2Vec و GloVe: مبانی و کاربردها
  • 11. FastText: مزایا و تفاوت با Word2Vec و GloVe
  • 12. معماری‌های مبتنی بر CNN برای تشخیص نوع سوال
  • 13. معماری‌های مبتنی بر RNN برای تشخیص نوع سوال
  • 14. ترکیب CNN و RNN برای بهبود عملکرد
  • 15. Attention Mechanism: معرفی و کاربرد در تشخیص نوع سوال
  • 16. Transformer Networks: معرفی و معماری
  • 17. BERT: پیش‌آموزش و Fine-tuning برای تشخیص نوع سوال
  • 18. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT برای تشخیص نوع سوال
  • 19. Datasetهای رایج برای تشخیص نوع سوال
  • 20. پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 21. Data Augmentation در تشخیص نوع سوال
  • 22. ارزیابی مدل‌های تشخیص نوع سوال: معیارها و روش‌ها
  • 23. Overfitting و Regularization در تشخیص نوع سوال
  • 24. روش‌های تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 25. بهینه‌سازها (Optimizers) و نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 26. مدل‌های Ensemble برای بهبود دقت تشخیص نوع سوال
  • 27. تشخیص نوع سوال در زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
  • 28. استفاده از Embeddingهای فارسی (ParsBERT, FarsBERT)
  • 29. پیاده‌سازی یک مدل تشخیص نوع سوال با استفاده از TensorFlow/Keras
  • 30. پیاده‌سازی یک مدل تشخیص نوع سوال با استفاده از PyTorch
  • 31. استقرار (Deployment) مدل تشخیص نوع سوال
  • 32. بهبود مدل با استفاده از Active Learning
  • 33. تشخیص نوع سوال در سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
  • 34. تشخیص نوع سوال در چت‌بات‌ها
  • 35. تشخیص نوع سوال برای خلاصه‌سازی خودکار متن
  • 36. تشخیص نوع سوال در تحلیل احساسات
  • 37. تشخیص نوع سوال در طبقه‌بندی اسناد
  • 38. تشخیص نوع سوال و استخراج اطلاعات
  • 39. آینده تشخیص نوع سوال با یادگیری عمیق
  • 40. تحقیقات روز در حوزه تشخیص نوع سوال
تگ‌ها: BERT CNN embedding Keras LLM NLP PyTorch Question Type Identification RNN TensorFlow Transformer پردازش زبان طبیعی تشخیص نوع سوال فارسی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.