اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع پیش‌پردازش متن و مدل‌سازی برداری (Embeddings) در پایتون با رویکرد کاربردی

کتاب آموزش جامع پیش‌پردازش متن و مدل‌سازی برداری (Embeddings) در پایتون با رویکرد کاربردی

تگ‌ها: NLP Word Embeddings پایتون پردازش زبان طبیعی پیش‌پردازش متن تحلیل متن تعبیه کلمات علم داده 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 آموزش جامع پیش‌پردازش متن و مدل‌سازی برداری (Embeddings) در پایتون با رویکرد کاربردی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و اهمیت پردازش زبان طبیعی در عصر دیجیتال
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای پروژه‌های متن‌کاوی
  • 3. ساختار داده‌های متنی و مدیریت رشته‌ها در زبان پایتون
  • 4. استانداردسازی متن و اهمیت یکپارچه‌سازی داده‌های ورودی
  • 5. پاک‌سازی متون فارسی و حذف کاراکترهای غیرضروری
  • 6. روش‌های حذف علائم نگارشی و اعداد در متون فارسی
  • 7. مفهوم توکن‌سازی (Tokenization) و انواع آن در متون فارسی
  • 8. بررسی چالش‌های جداسازی کلمات و واژه‌بست‌ها در زبان فارسی
  • 9. حذف کلمات توقف (Stop Words) و تأثیر آن بر مدل‌سازی
  • 10. نرمال‌سازی متن با استفاده از کتابخانه هضم (Hazm)
  • 11. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization) در زبان فارسی
  • 12. تبدیل متن به بردار با استفاده از روش کیسه کلمات (Bag of Words)
  • 13. مفهوم فرکانس کلمات و اهمیت TF-IDF در تحلیل متن
  • 14. پیاده‌سازی مدل‌های برداری با کتابخانه Scikit-learn
  • 15. مقدمه‌ای بر فضای برداری کلمات و اهمیت معنایی آن‌ها
  • 16. آشنایی با الگوریتم Word2Vec و معماری‌های CBOW و Skip-gram
  • 17. آموزش کار با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده FastText برای زبان فارسی
  • 18. تکنیک‌های کاهش ابعاد در بردارهای کلمه با استفاده از PCA
  • 19. تجسم فضای برداری کلمات با استفاده از t-SNE
  • 20. مفهوم بردارهای متنی (Document Embeddings) و کاربرد آن
  • 21. معرفی معماری ترنسفورمر (Transformer) و جایگاه آن در NLP مدرن
  • 22. استفاده از کتابخانه Hugging Face برای کار با مدل‌های پیشرفته
  • 23. به‌کارگیری مدل‌های BERT و پارس‌برت (ParsBERT) برای تحلیل متن
  • 24. استخراج ویژگی‌های معنایی از متون با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 25. محاسبه شباهت کسینوسی میان بردارها برای جستجوی معنایی
  • 26. طبقه‌بندی متون فارسی با استفاده از بردارهای استخراج شده
  • 27. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در متون فارسی با رویکرد یادگیری ماشین
  • 28. مدیریت عدم توازن داده‌ها در پروژه‌های طبقه‌بندی متن
  • 29. کاربرد مدل‌های برداری در سیستم‌های پیشنهاددهنده متنی
  • 30. استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER) در زبان فارسی
  • 31. تکنیک‌های پیشرفته در پیش‌پردازش متون حقوقی و اداری
  • 32. ارزیابی مدل‌های پردازش متن با معیارهای دقت و فراخوانی
  • 33. بهینه‌سازی حافظه در پردازش مجموعه‌داده‌های بزرگ متنی
  • 34. استفاده از کتابخانه‌های پردازش موازی برای تحلیل سریع متن
  • 35. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل‌های متنی
  • 36. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در پردازش داده‌های متنی
  • 37. ملاحظات بومی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای زبان فارسی
  • 38. طراحی خط لوله (Pipeline) کامل برای تبدیل متن خام به بردار
  • 39. شبیه‌سازی و تست مدل‌های برداری بر روی مجموعه‌داده‌های واقعی
  • 40. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک سامانه تحلیل و دسته‌بندی خودکار متون فارسی

📚 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.