اکسپرس 24
کتاب استخراج اطلاعات ساختاریافته و برچسب‌گذاری داده با مدل‌های زبانی پیشرفته

کتاب استخراج اطلاعات ساختاریافته و برچسب‌گذاری داده با مدل‌های زبانی پیشرفته

تگ‌ها: Llama 3 استخراج اطلاعات برچسب‌گذاری داده پردازش زبان طبیعی تحلیل متن خلاصه‌سازی متن مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی کاربردی یادگیری ماشین

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج اطلاعات ساختاریافته و برچسب‌گذاری داده با مدل‌های زبانی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
  • 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 3. معرفی مدل Llama 3.2
  • 4. نصب و راه‌اندازی Llama 3.2 در محیط محلی
  • 5. مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 6. مرور انواع وظایف NLP
  • 7. مقدمه‌ای بر خلاصه‌سازی متن
  • 8. تکنیک‌های مختلف خلاصه‌سازی
  • 9. خلاصه‌سازی انتزاعی در مقابل خلاصه‌سازی استخراجی
  • 10. کاربرد Llama 3.2 در خلاصه‌سازی
  • 11. تنظیم پارامترهای خلاصه‌سازی
  • 12. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی
  • 13. مقدمه‌ای بر استخراج اطلاعات ساختاریافته
  • 14. انواع اطلاعات ساختاریافته
  • 15. استخراج موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 16. رویکردهای مبتنی بر LLM برای NER
  • 17. کاربرد Llama 3.2 در NER
  • 18. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
  • 19. مدل‌سازی استخراج رابطه
  • 20. استخراج رویداد
  • 21. کاربرد Llama 3.2 در استخراج رویداد
  • 22. استخراج داده‌های جدولی
  • 23. استخراج اطلاعات از اسناد غیرساختاریافته
  • 24. مقدمه‌ای بر برچسب‌گذاری داده
  • 25. اهمیت برچسب‌گذاری داده در یادگیری ماشین
  • 26. روش‌های مختلف برچسب‌گذاری داده
  • 27. برچسب‌گذاری داده برای وظایف NLP
  • 28. استفاده از Llama 3.2 برای برچسب‌گذاری داده
  • 29. برچسب‌گذاری داده برای طبقه‌بندی متن
  • 30. برچسب‌گذاری داده برای تشخیص احساسات
  • 31. برچسب‌گذاری داده برای خلاصه‌سازی
  • 32. برچسب‌گذاری داده برای استخراج اطلاعات
  • 33. برچسب‌گذاری داده برای پاسخ به پرسش
  • 34. برچسب‌گذاری داده برای ترجمه ماشینی
  • 35. برچسب‌گذاری داده برای تولید متن
  • 36. مدیریت مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری شده
  • 37. کیفیت برچسب‌گذاری داده
  • 38. ارزیابی برچسب‌گذاری داده
  • 39. ابزارهای برچسب‌گذاری داده
  • 40. روش‌های خودکار و نیمه‌خودکار برچسب‌گذاری
  • 41. مقدمه‌ای بر تحلیل داده با LLMs
  • 42. شناسایی الگوها در داده‌های متنی
  • 43. دسته‌بندی متون
  • 44. خوشه‌بندی متون
  • 45. شناسایی موضوعات اصلی در مجموعه داده‌ها
  • 46. تحلیل احساسات در داده‌های مشتریان
  • 47. استخراج نظرات و بازخوردها
  • 48. تحلیل روندها در داده‌های زمانی
  • 49. تجسم داده‌های متنی
  • 50. پیش‌پردازش داده‌ها برای تحلیل
  • 51. پاکسازی داده‌های متنی
  • 52. نرمال‌سازی متن
  • 53. حذف کلمات توقف
  • 54. ریشه‌یابی و لماتیزاسیون
  • 55. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 56. الگوریتم‌های مدل‌سازی موضوعی
  • 57. کاربرد مدل‌سازی موضوعی در تحلیل داده
  • 58. استخراج کلمات کلیدی
  • 59. تحلیل شبکه کلمات
  • 60. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در NLP
  • 61. کاربرد یادگیری تقویتی در تنظیم LLMs
  • 62. تنظیم Llama 3.2 با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 63. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
  • 64. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 65. سوگیری در LLMs
  • 66. کاهش سوگیری در LLMs
  • 67. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
  • 68. چارچوب‌های قانونی و شرعی مرتبط با هوش مصنوعی
  • 69. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
  • 70. ضوابط شورای عالی انقلاب فرهنگی
  • 71. حدود شرعی در تحلیل و پردازش داده
  • 72. کاربرد LLMs در حوزه اقتصاد اسلامی
  • 73. تحلیل قراردادهای مالی اسلامی
  • 74. استخراج احکام شرعی از متون فقهی
  • 75. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در LLMs
  • 76. حفاظت از مدل‌ها در برابر حملات
  • 77. تشخیص داده‌های مخرب با LLMs
  • 78. کاربرد Llama 3.2 در امنیت سایبری
  • 79. آموزش کارکنان در زمینه استفاده ایمن از LLMs
  • 80. مبانی فقهی معاملات و قراردادها
  • 81. مبانی اقتصاد اسلامی در چارچوب بانکداری بدون ربا
  • 82. اصول خانواده در روانشناسی ایرانی-اسلامی
  • 83. مطالعه تطبیقی رویکردهای تاریخ‌نگاری
  • 84. رویکرد رسمی در روابط بین‌الملل
  • 85. پروتکل‌های وزارت بهداشت در علوم پزشکی
  • 86. کاربرد Llama 3.2 در تحقیقات علمی
  • 87. استخراج اطلاعات از مقالات پژوهشی
  • 88. خلاصه‌سازی کتب علمی
  • 89. برچسب‌گذاری داده‌های پژوهشی
  • 90. تولید پیش‌نویس مقالات علمی
  • 91. دستیار پژوهشگر مبتنی بر LLM
  • 92. مقدمه‌ای بر مدل‌های توالی به توالی
  • 93. کاربرد مدل‌های توالی به توالی در NLP
  • 94. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل Llama 3.2
  • 95. ارزیابی مدل‌های NLP
  • 96. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی
  • 97. معیارهای ارزیابی استخراج اطلاعات
  • 98. معیارهای ارزیابی برچسب‌گذاری داده
  • 99. آزمایشگاه داده (Data Lab) با Llama 3.2
  • 100. مثال‌های عملی از کاربرد LLMs در تحلیل داده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.