کتاب آموزش جامع برچسب‌گذاری توالی در پردازش زبان طبیعی با پایتون و مدل‌های عمیق 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 آموزش جامع برچسب‌گذاری توالی در پردازش زبان طبیعی با پایتون و مدل‌های عمیق

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین

موضوع میانی: برچسب‌گذاری توالی‌ها (Sequence Labeling) در متون

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و مفهوم برچسب‌گذاری توالی (Sequence Labeling)
  • 2. آشنایی با کاربردهای کلیدی برچسب‌گذاری توالی مانند POS Tagging و NER
  • 3. پیش‌پردازش متن، توکن‌سازی (Tokenization) و ساخت واژه‌نامه برای توالی‌ها
  • 4. معرفی مدل‌های آماری کلاسیک: مدل‌های پنهان مارکوف (HMM) در برچسب‌گذاری
  • 5. مدل‌های میدان تصادفی مشروط (CRF) و مزایای آن‌ها در تحلیل توالی متن
  • 6. ساختار داده‌ها و بردارسازی توالی‌ها در پایتون با کتابخانه‌های تخصصی
  • 7. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق برای پردازش توالی‌های متنی
  • 8. استفاده از لایه‌های بازگشتی (RNN و LSTM) در مدل‌های برچسب‌گذاری توالی
  • 9. مدل‌های دوسویه (BiLSTM) برای درک بهتر بافت متنی و وابستگی‌های دوطرفه
  • 10. ترکیب BiLSTM با لایه‌های CRF برای ایجاد مدل قدرتمند BiLSTM-CRF
  • 11. آشنایی با مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های ترتیبی
  • 12. انقلاب ترانسفورمرها (Transformers) و مدل‌های زبانی پیشرفته در برچسب‌گذاری
  • 13. استفاده از مدل‌های BERT و RoBERTa برای استخراج موجودیت‌های نام‌برده (NER)
  • 14. تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های پرسرعت ترانسفورمر روی دادگان سفارشی
  • 15. برچسب‌گذاری توالی برای تشخیص نقش‌های معنایی (Semantic Role Labeling)
  • 16. تحلیل قطبیت و استخراج اطلاعات ساختاریافته از متون غیرساختاریافته
  • 17. مدیریت کلاس‌های نامتعادل (Imbalanced Classes) در برچسب‌گذاری متون
  • 18. بهینه‌سازی هایپرپارامترها و ارزیابی مدل با معیارهای F1-Score و Accuracy
  • 19. پیاده‌سازی مکانیزم‌های استنتاج سریع و بهینه‌سازی مدل‌های تولیدی
  • 20. مدیریت خطاها، دیباگ کردن و تحلیل پیش‌بینی‌های نادرست در مدل‌های توالی
  • 21. استقرار (Deployment) مدل‌های برچسب‌گذاری توالی در محیط‌های تولیدی با API
  • 22. بررسی مطالعات موردی واقعی در استخراج اطلاعات پزشکی، حقوقی و مالی از متن
  • 23. پروژه جامع: طراحی، آموزش و پیاده‌سازی یک سامانه پیشرفته NER و POS Tagging
تگ‌ها: BERT BiLSTM CRF Machine Learning Named Entity Recognition Natural Language Processing NLP POS Tagging Python NLP Sequence Labeling Transformers استخراج موجودیت‌های نام‌برده برچسب‌گذاری توالی پردازش زبان طبیعی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.