کتاب استخراج اطلاعات ساختاریافته و برچسب‌گذاری داده با مدل‌های زبانی پیشرفته

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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.