اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی مدل‌سازی زبانی با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در بستر Keras

کتاب آموزش کاربردی مدل‌سازی زبانی با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در بستر Keras

تگ‌ها: Keras آموزش کراس پردازش زبان طبیعی پردازش متن فارسی شبکه‌های عصبی RNN شبکه‌های عصبی بازگشتی مدل‌سازی زبان هوش مصنوعی یادگیری عمیق 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 آموزش کاربردی مدل‌سازی زبانی با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در بستر Keras

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌سازی زبانی در پردازش زبان طبیعی
  • 2. آشنایی با ساختار و مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. مقدمه‌ای بر توالی‌های متنی و پیش‌پردازش داده‌های زبانی
  • 4. روش‌های عددی کردن متن و تبدیل کلمات به بردار
  • 5. بررسی محدودیت‌های شبکه‌های عصبی پیش‌خور در تحلیل توالی‌ها
  • 6. مفهوم حافظه در شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 7. معماری پایه شبکه‌های عصبی بازگشتی و روابط ریاضی حاکم بر آن‌ها
  • 8. چالش‌های آموزش شبکه‌های بازگشتی و مسئله محوشدگی گرادیان
  • 9. معرفی کتابخانه کراس برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 10. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز در پایتون
  • 11. نحوه خواندن و پاک‌سازی متون برای آموزش مدل‌های زبانی
  • 12. روش‌های توکن‌بندی و ایجاد واژگان در پردازش متن
  • 13. ساختار داده‌های ورودی و خروجی در مدل‌های پیش‌بینی کلمه بعدی
  • 14. پیاده‌سازی اولین مدل بازگشتی ساده با استفاده از لایه SimpleRNN
  • 15. بررسی تاثیر طول توالی در دقت پیش‌بینی مدل
  • 16. معرفی واحدهای حافظه طولانی کوتاه مدت LSTM
  • 17. ساختار داخلی و گیت‌های کنترل‌کننده در شبکه‌های LSTM
  • 18. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی مبتنی بر LSTM در کراس
  • 19. آشنایی با شبکه‌های واحد بازگشتی دریچه‌دار GRU
  • 20. مقایسه عملکرد GRU و LSTM در مدل‌سازی زبانی
  • 21. استفاده از لایه‌های Embedding برای بهبود نمایش برداری کلمات
  • 22. آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از لایه‌های Embedding
  • 23. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های بازگشتی
  • 24. استفاده از لایه Dropout در مدل‌های توالی‌محور
  • 25. مفهوم مدل‌های بازگشتی دوجهته و کاربرد آن‌ها در درک متن
  • 26. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی دوجهته در بستر کراس
  • 27. تکنیک‌های بهینه‌سازی و انتخاب توابع هزینه مناسب برای مدل‌سازی زبانی
  • 28. تنظیم نرخ یادگیری و سایر فراپارامترها در مدل‌های عمیق
  • 29. ارزیابی مدل‌های زبانی با استفاده از سنجه پرپلکسیتی
  • 30. استراتژی‌های تولید متن توسط مدل‌های آموزش‌دیده
  • 31. روش‌های نمونه‌برداری و تنظیم دما در تولید متن خلاقانه
  • 32. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی محاسبات در آموزش شبکه‌های عمیق
  • 33. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده در کراس
  • 34. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی چندلایه برای افزایش پیچیدگی مدل
  • 35. تحلیل خطاهای مدل در پیش‌بینی کلمات و رفع آن‌ها
  • 36. کاربردهای مدل‌سازی زبانی در سیستم‌های هوشمند بومی
  • 37. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و توجه به صحت داده‌ها
  • 38. ارائه پروژه‌های عملی برای ساخت مولد متن ساده
  • 39. بهینه‌سازی مدل برای اجرا در محیط‌های با منابع محدود
  • 40. جمع‌بندی و مسیرهای پیشرفته در یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی

📚 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.