اکسپرس 24
کتاب استنتاج زبان طبیعی با گراف‌های دانش – کتاب‌ی عملی برای ساخت سیستم‌های هوشمند

کتاب استنتاج زبان طبیعی با گراف‌های دانش – کتاب‌ی عملی برای ساخت سیستم‌های هوشمند

تگ‌ها: AI Integration KG Knowledge Graph NLI RDF Reasoning استنتاج زبان طبیعی پردازش زبان طبیعی شبکه‌های عصبی گراف‌های دانش مدل‌های زبانی هوش مصنوعی وییکی‌دیتا یادگیری ماشین یکپارچه‌سازی

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 استنتاج زبان طبیعی با گراف‌های دانش – دوره‌ی عملی برای ساخت سیستم‌های هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: ادغام زبان و دانش

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی استنتاج زبان طبیعی
  • 2. مفاهیم کلیدی در استنتاج زبان طبیعی
  • 3. دسته‌بندی‌های استنتاج زبان طبیعی (دلیل‌گیری، تناقض، نتیجه‌گیری)
  • 4. مجموعه‌های داده‌ی استنتاج زبان طبیعی و نحوه‌ی استفاده از آنها
  • 5. مدل‌های زبان مبتنی بر تبدیل برای استنتاج زبان طبیعی
  • 6. مدل‌های زبان مبتنی بر توکن برای استنتاج زبان طبیعی
  • 7. آموزش مدل‌های استنتاج زبان طبیعی با سوپرویژن
  • 8. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های استنتاج زبان طبیعی
  • 9. ارزیابی مدل‌های استنتاج زبان طبیعی (سنجش‌های دقت، پوشش)
  • 10. خطای مدل‌های استنتاج زبان طبیعی و رفع آن
  • 11. مبانی گراف‌های دانش
  • 12. ساختار داده‌های گراف‌های دانش (گره‌ها، لبه‌ها، خصوصیات)
  • 13. انبارهای داده‌های گراف‌های دانش رایج (ویکی‌دیتا، DBpedia)
  • 14. بارگذاری و استعلام از گراف‌های دانش با استفاده از RDF
  • 15. نمایش گراف‌های دانش در قالب متنی
  • 16. توکن‌های گراف‌های دانش و نمایش‌های ترکیبی
  • 17. ادغام اطلاعات گراف‌های دانش با تبدیل‌های زبانی
  • 18. تطبیق اسکیما و همگام‌سازی داده‌ها در گراف‌های دانش
  • 19. افزایش داده‌های آموزش با استفاده از گراف‌های دانش
  • 20. بهبود استنتاج زبان طبیعی با اطلاعات گراف‌های دانش
  • 21. شبکه‌های توجه بر روی گراف‌های دانش برای استنتاج زبان طبیعی
  • 22. مدل‌های پایان‌پذیر مبتنی بر گراف برای استنتاج زبان طبیعی
  • 23. روش‌های استنتاج مبتنی بر گراف (مسیر یابی، ارتباطات)
  • 24. منطق مبتنی بر گراف در استنتاج زبان طبیعی
  • 25. استفاده از گراف‌های دانش برای حل مبهم‌های استنتاج زبان طبیعی
  • 26. ادغام حافظه‌ی بلندمدت گراف‌های دانش در مدل‌های زبانی
  • 27. تفسیر قابل قبول استنتاج‌های حاصل از گراف‌های دانش
  • 28. دستیکاری گراف‌های دانش برای بهبود استنتاج زبان طبیعی
  • 29. مبانی پردازش زبان طبیعی برای ادغام با گراف‌های دانش
  • 30. توکن‌سازی، برچسب‌گذاری و توکن‌سازی زیرعبارتی برای ادغام با گراف‌های دانش
  • 31. رویکردهای توکن‌سازی چندوجهی برای گراف‌های دانش
  • 32. نمایش‌های یادگیری خودرو از گراف‌های دانش
  • 33. استفاده از شبکه‌های ضدقصد برای محافظت از یکپارچگی گراف‌های دانش
  • 34. بهینه‌سازی اجرای الگوریتم‌های گراف برای مقیاس‌پذیری
  • 35. ترفندهای کاهش بعد برای ادغام گراف‌های دانش با مدل‌های زبانی
  • 36. استفاده از مدل‌های زبان زبانی برای پیش‌بینی لبه‌های گراف
  • 37. آموزش مدل‌های تولیدی برای تکمیل گراف‌های دانش
  • 38. برنامه‌نویسی خطی برای هماهنگی امتیازهای گراف و زبان
  • 39. فریم‌ورک‌های یکپارچه‌سازی (مانند Hugging Face Transformers با PyTorch Geometric)
  • 40. ساخت پایتوتیوب‌های سفارشی برای ادغام با گراف‌های دانش
  • 41. طراحی آزمایش‌های علمی برای ارزیابی ادغام
  • 42. مجموعه‌های داده‌ی ارزیابی برای استنتاج زبان طبیعی با گراف‌های دانش
  • 43. سنجش‌های عملکرد (دقت، یادآوری، F1، امتیاز ماکسیموم در R)
  • 44. تفسیر نتایج ارزیابی
  • 45. مقایسه‌ی روش‌های یکپارچه‌سازی (اضافه کردن، ضرب کردن، تمرکز)
  • 46. کاربردهای صنعتی ادغام استنتاج زبان طبیعی با گراف‌های دانش
  • 47. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر گراف و زبان
  • 48. دستیابی به اطلاعات مبتنی بر گراف با استفاده از استنتاج زبان طبیعی
  • 49. سیستم‌های توصیه‌ای که از گراف‌های دانش و زبان برای بهبود نتایج استفاده می‌کنند
  • 50. استخراج دانش از متن با استفاده از گراف‌های دانش
  • 51. تولید زبان طبیعی مبتنی بر گراف (تولید پاسخ با کمک گراف)
  • 52. چت‌بات‌های مبتنی بر گراف که از استنتاج زبان طبیعی پشتیبانی می‌کنند
  • 53. مدل‌های زبان مبتنی بر گراف برای سیستم‌های جواب‌دهی
  • 54. مدل‌های مبتنی بر گراف برای تشخیص بیماری (کاربرد پزشکی)
  • 55. کاربردهای ادغام در حوزه‌ی حقوقی (استنتاج مقررات با گراف‌های دانش)
  • 56. کاربردهای ادغام در حوزه‌ی علمی (استنتاج نتایج تحقیقات با گراف‌های دانش)
  • 57. ادغام با حافظه‌ی بلندمدت برای یادگیری مداوم
  • 58. به‌روزرسانی گراف‌های دانش در زمان واقعی برای استنتاج زبان طبیعی
  • 59. مدل‌های مبتنی بر گراف برای تشخیص احساسات
  • 60. مقیاس‌پذیری و استقرار در محیط‌های تولیدی
  • 61. ابزارهای مدیریت مدل (MLflow، DVC) برای ادغام گراف و زبان
  • 62. مستندسازی مدل‌ها با استفاده از نمودارهای گراف
  • 63. تفسیر مدل‌ها با استفاده از قابلیت‌های توضیح‌پذیری گراف
  • 64. تضمین عدالت و حذف پیش‌داوری در مدل‌های یکپارچه‌شده
  • 65. حریم خصوصی و امنیت داده‌های گراف‌های دانش
  • 66. چارچوب‌های قانونی و اخلاقی برای ادغام هوش مصنوعی و دانش
  • 67. آینده‌ی تحقیقات در زمینه‌ی ادغام زبان و گراف
  • 68. کنفرانس‌ها و مجلات برتر در این حوزه
  • 69. شبکه‌های اجتماعی حرفه‌ای (مثل GitHub، Papers with Code) برای این حوزه
  • 70. راهنمایی برای شروع به کار با ابزارهای متن‌باز
  • 71. پروژه‌های تمرینی: شروع به کار با یک نرم‌افزار استنتاج زبان طبیعی ساده با گراف
  • 72. پروژه‌ی تمرینی: ساخت یک پایگاه دانش با استفاده از وییکی‌دیتا
  • 73. پروژه‌ی تمرینی: ادغام یک مدل زبان کوچک با یک گراف کوچک
  • 74. پروژه‌ی تمرینی: ارزیابی مدل یکپارچه‌شده بر روی یک مجموعه‌ی داده‌ی سفارشی
  • 75. پروژه‌ی تمرینی: گسترش مدل برای ادغام با یک پایگاه دانش بزرگ‌تر
  • 76. پروژه‌ی تمرینی: به‌روزرسانی مدل با استفاده از داده‌های گراف جدید
  • 77. پروژه‌ی تمرینی: ارائه‌ی نتایج با استفاده از نمودارهای گراف
  • 78. پروژه‌ی تمرینی: نوشتن یک مقاله‌ی علمی در مورد یکپارچه‌سازی
  • 79. منابع بیشتر: کتاب‌ها، دوره‌های آنلاین
  • 80. ترفندهای رفع اشکال برای مشکلات رایج یکپارچه‌سازی
  • 81. راهنمایی برای بهبود عملکرد با استفاده از سخت‌افزار اختصاصی
  • 82. ترفندهای بهینه‌سازی برای کاهش زمان اجرای مدل‌های یکپارچه‌شده
  • 83. استقرار مدل‌ها با استفاده از REST API
  • 84. استقرار مدل‌ها با استفاده از میکروسرویس‌ها
  • 85. نظارت و ردیابی مدل‌ها در زمان اجرا
  • 86. بسته‌بندی مدل‌ها برای انتشار
  • 87. بررسی عملکرد مدل‌های یکپارچه‌شده در شرایط واقعی
  • 88. راهنمایی برای تطبیق مدل‌های یکپارچه‌شده با سیستم‌های موجود
  • 89. اخطارهای امنیتی در هنگام استفاده از گراف‌های دانش خارجی
  • 90. مدیریت نسخه‌ها برای داده‌های گراف و مدل‌ها
  • 91. قراردادهای منبع داده برای یکپارچه‌سازی‌های آینده
  • 92. برنامه‌ریزی برای مهاجرت داده‌ها به پایگاه‌های دانش جدید
  • 93. بازنگری دوره‌ی آموزشی: مرور سریع مفاهیم کلیدی
  • 94. شبیه‌سازی چالش‌های یکپارچه‌سازی رایج
  • 95. ساخت یک نمونه‌ی اولیه‌ی سریع برای ارزیابی سرعت
  • 96. ارائه‌ی یک پروژه‌ی یکپارچه‌سازی کامل (نحوه‌ی سخنرانی)
  • 97. پرسش‌های متداول در مورد ادغام زبان و گراف
  • 98. تکنیک‌های کدنویسی برای یکپارچه‌سازی آسان‌تر
  • 99. منابع جامع: کتاب‌های درسی، مقالات تحقیقاتی
  • 100. گام‌های بعدی برای یادگیری پیشرفته‌تر

📚 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.