اکسپرس 24
کتاب آشنایی عمیق با بردارهای کلمات: از تئوری تا کاربرد

کتاب آشنایی عمیق با بردارهای کلمات: از تئوری تا کاربرد

تگ‌ها: FastText GloVe Word Embeddings Word2Vec بردارهای کلمات پردازش زبان طبیعی مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی 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 آشنایی عمیق با بردارهای کلمات: از تئوری تا کاربرد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: بردار کلمات (Word Embeddings) (Word2Vec, GloVe, FastText)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بردارهای کلمات و نمایش معنایی
  • 2. مبانی نمایش متن در کامپیوتر
  • 3. روش‌های سنتی نمایش متن: Bag-of-Words و TF-IDF
  • 4. محدودیت‌های روش‌های سنتی نمایش متن
  • 5. نیاز به نمایش معنایی عمیق‌تر
  • 6. معرفی مدل‌های زبانی آماری
  • 7. مفهوم توزیع کلمات و هم‌رخدادی
  • 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر N-gram
  • 9. کاربرد N-gram در پیش‌بینی کلمه بعدی
  • 10. محدودیت‌های مدل‌های N-gram: ابعاد و انقراض داده
  • 11. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 12. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 13. ساختار شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward)
  • 14. تابع فعال‌سازی و پس‌انتشار خطا
  • 15. معرفی مدل‌های یادگیری بازگشتی (Recurrent Neural Networks)
  • 16. ساختار RNN و مسئله حافظه بلندمدت
  • 17. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (LSTM)
  • 18. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 19. معرفی مدل‌های Word Embeddings
  • 20. ایده اصلی بردارهای کلمات
  • 21. تفاوت بین نمایش‌های تک‌نمونه‌ای و توزیعی
  • 22. مدل Word2Vec: معماری CBOW
  • 23. مدل Word2Vec: معماری Skip-gram
  • 24. آموزش مدل Word2Vec و تنظیم هایپرپارامترها
  • 25. ارزیابی بردارهای کلمات: قیاس‌های معنایی و نحوی
  • 26. مثال: "شاه" - "مرد" + "زن" = "ملکه"
  • 27. کاربرد بردارهای کلمات در تشخیص شباهت معنایی
  • 28. کاربرد بردارهای کلمات در طبقه‌بندی متن
  • 29. کاربرد بردارهای کلمات در تشخیص احساسات
  • 30. معرفی مدل GloVe: پیش‌زمینه‌ها
  • 31. تفاوت GloVe با Word2Vec
  • 32. آموزش مدل GloVe و ماتریس هم‌رخدادی
  • 33. ارزیابی GloVe و مقایسه با Word2Vec
  • 34. معرفی مدل FastText
  • 35. یادگیری بردارهای کلمات در سطح زیرکلمه
  • 36. مزایای FastText برای زبان‌هایی با ساختار مورفولوژیکی پیچیده
  • 37. کاربرد FastText در زبان فارسی
  • 38. معرفی مدل‌های تعبیه‌سازی متنی (Contextual Embeddings)
  • 39. محدودیت بردارهای کلمات ایستا
  • 40. نیاز به درک معنای کلمه در بستر جمله
  • 41. معرفی مدل ELMo
  • 42. معماری دوطرفه LSTM در ELMo
  • 43. نحوه تولید بردارهای متنی در ELMo
  • 44. کاربرد ELMo در وظایف مختلف NLP
  • 45. معرفی مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 46. معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه (Attention)
  • 47. مکانیزم توجه خودی (Self-Attention)
  • 48. لایه کدگذار (Encoder) در ترنسفورمر
  • 49. لایه رمزگشا (Decoder) در ترنسفورمر
  • 50. کاربرد ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
  • 51. معرفی مدل BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
  • 52. آموزش پیش‌نمونه BERT: Masked Language Model (MLM)
  • 53. آموزش پیش‌نمونه BERT: Next Sentence Prediction (NSP)
  • 54. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT برای وظایف خاص
  • 55. کاربرد BERT در پاسخ به پرسش
  • 56. کاربرد BERT در خلاصه‌سازی متن
  • 57. کاربرد BERT در تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 58. معرفی مدل GPT (Generative Pre-trained Transformer)
  • 59. معماری GPT: تمرکز بر تولید متن
  • 60. آموزش پیش‌نمونه GPT
  • 61. تنظیم دقیق GPT برای وظایف تولید متن
  • 62. کاربرد GPT در تولید متن خلاقانه
  • 63. کاربرد GPT در تکمیل کد
  • 64. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 65. تفاوت LLMs با مدل‌های قبلی
  • 66. معماری‌های نوین در LLMs
  • 67. چالش‌های آموزش و مقیاس‌پذیری LLMs
  • 68. اصول اخلاقی در توسعه و استفاده از LLMs
  • 69. کاربرد LLMs در دستیارهای هوشمند
  • 70. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های حجیم
  • 71. کاربرد LLMs در آموزش و پژوهش
  • 72. معرفی مفاهیم پیشرفته در بردارهای کلمات
  • 73. بردارهای کلمات قابل تفسیر (Interpretable Word Embeddings)
  • 74. بردارهای کلمات چندزبانه (Multilingual Word Embeddings)
  • 75. یادگیری بردارهای کلمات از داده‌های کمتر برچسب‌دار (Low-resource languages)
  • 76. روش‌های تطبیق فضاهای برداری چندزبانه
  • 77. کاربرد بردارهای کلمات در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 78. تحلیل احساسات پیشرفته با بردارهای کلمات
  • 79. شناسایی موضوعات پنهان در متون
  • 80. مدل‌سازی دینامیک معنایی در طول زمان
  • 81. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط با بردارهای کلمات (Word2Vec, GloVe, FastText, Hugging Face Transformers)
  • 82. ملاحظات پیاده‌سازی و بهینه‌سازی
  • 83. ارزیابی جامع مدل‌های بردارهای کلمات
  • 84. چالش‌های آینده در حوزه نمایش معنایی کلمات
  • 85. جمع‌بندی و چشم‌انداز توسعه

📚 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.