اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی BERT برای وظایف معنایی: از مبانی تا استقرار

کتاب پیاده‌سازی BERT برای وظایف معنایی: از مبانی تا استقرار

تگ‌ها: BERT Deep Learning Fine-Tuning Hugging Face NER NLP Sentiment Analysis Transformer پاسخ‌گویی به سوال پردازش زبان طبیعی پیاده‌سازی BERT تحلیل احساسات ترنسفورمر تشخیص موجودیت یادگیری عمیق

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 پیاده‌سازی BERT برای وظایف معنایی: از مبانی تا استقرار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مروری بر تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی
  • 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه (Attention)
  • 3. معرفی مدل BERT و تفاوت آن با مدل‌های قبلی (Word2Vec، GloVe و ELMo)
  • 4. بررسی معماری BERT: Masked LM و Next Sentence Prediction
  • 5. آشنایی با توکن‌ایزر WordPiece و فرایند توکن‌سازی در BERT
  • 6. نحوه ورودی‌دهی به BERT (Token Embeddings، Segment Embeddings و Positional Embeddings)
  • 7. پیکربندی و تنظیمات مهم مدل BERT (لایه‌ها، هدها، ابعاد و ...)
  • 8. معرفی نسخه‌های مختلف BERT (BERT-base، BERT-large، DistilBERT و ...)
  • 9. آشنایی با کتابخانه Transformers و نحوه نصب و راه‌اندازی آن
  • 10. بارگذاری مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده BERT با استفاده از Hugging Face
  • 11. انجام Fine-Tuning برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 12. Fine-Tuning BERT برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 13. Fine-Tuning BERT برای تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 14. Fine-Tuning BERT برای پاسخ‌گویی به سوالات (Question Answering)
  • 15. Fine-Tuning BERT برای استنتاج زبان طبیعی (NLI)
  • 16. استفاده از ویژگی‌های استخراج‌شده از BERT (Feature Extraction)
  • 17. مدیریت داده‌های حجیم و ایجاد DataLoader برای Fine-Tuning
  • 18. استراتژی‌های بهینه‌سازی (Optimization) در حین Fine-Tuning
  • 19. تنظیم نرخ یادگیری و استفاده از Warmup و Decay
  • 20. مدیریت حافظه و استفاده از Gradient Accumulation برای مدل‌های بزرگ
  • 21. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای Accuracy، F1-score و ...
  • 22. بررسی تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در NLP
  • 23. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های Fine-Tune شده
  • 24. استقرار مدل BERT با استفاده از ONNX و کاهش اندازه مدل
  • 25. استفاده از کتابخانه‌هایی مانند TensorRT برای بهینه‌سازی و افزایش سرعت
  • 26. پیاده‌سازی یک API ساده برای سرویس‌دهی مدل با FastAPI
  • 27. استفاده از Docker برای کانتینری‌سازی اپلیکیشن مبتنی بر BERT
  • 28. یکپارچه‌سازی مدل با برنامه‌های کاربردی وب (Flask، Django)
  • 29. بررسی چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ (زمان، حافظه و هزینه)
  • 30. کاربردهای عملی BERT در صنعت (جستجوی معنایی، چت‌بات‌ها و ...)
  • 31. ارائه مطالعه موردی: ساخت یک سیستم جستجوی معنایی با BERT
  • 32. ارائه مطالعه موردی: پیاده‌سازی دستیار هوشمند با استفاده از BERT
  • 33. ارائه مطالعه موردی: تحلیل و دسته‌بندی نظرات کاربران با BERT
  • 34. آشنایی با مدل‌های جدیدتر مبتنی بر ترنسفورمر (RoBERTa، ALBERT و ...)
  • 35. نقش BERT در سیستم‌های بازیابی اطلاعات و موتورهای جستجو
  • 36. چالش‌های زبانی (چندزبانه بودن) و مدل mBERT
  • 37. بررسی اخلاقیات، سوگیری‌ها و شفافیت در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 38. به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید (Continual Learning)
  • 39. جمع‌بندی و معرفی منابع تکمیلی برای ادامه مسیر

📚 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.