اکسپرس 24
کتاب خلاصه‌سازی متون با مدل‌های Seq2Seq: از تئوری تا پیاده‌سازی

کتاب خلاصه‌سازی متون با مدل‌های Seq2Seq: از تئوری تا پیاده‌سازی

تگ‌ها: NLP پردازش زبان طبیعی خلاصه‌ساز متن خلاصه‌سازی خودکار خلاصه‌سازی متن مدل Seq2Seq مدل‌های ترتیبی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

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 خلاصه‌سازی متون با مدل‌های Seq2Seq: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: مدل‌های ترتیبی (Sequence Models)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و خلاصه‌سازی متن
  • 2. مفاهیم اساسی مدل‌های ترتیبی
  • 3. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن‌ها
  • 4. مشکلات RNN و معرفی LSTM
  • 5. معماری LSTM: اجزا و عملکرد
  • 6. درک گیت‌ها در LSTM: گیت ورودی، فراموشی و خروجی
  • 7. پیاده‌سازی LSTM با پایتون و TensorFlow/PyTorch
  • 8. توالی‌های متغیر طول و Padding
  • 9. Embeddings کلمه و Word2Vec
  • 10. ساخت و استفاده از Word Embeddings سفارشی
  • 11. معرفی مدل‌های Encoder-Decoder
  • 12. مفهوم Attention Mechanism
  • 13. پیاده‌سازی Attention Mechanism در مدل‌های Seq2Seq
  • 14. خلاصه‌سازی متون: روش‌های مبتنی بر استخراج
  • 15. خلاصه‌سازی متون: روش‌های مبتنی بر تولید
  • 16. معرفی مجموعه داده‌های رایج در خلاصه‌سازی متن
  • 17. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های Seq2Seq
  • 18. ساخت واژگان (Vocabulary) و نگاشت کلمات به اعداد
  • 19. آموزش مدل Seq2Seq برای خلاصه‌سازی متن
  • 20. تابع زیان (Loss Function) و بهینه‌سازی
  • 21. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی متن: ROUGE
  • 22. تحلیل نتایج و بهبود عملکرد مدل
  • 23. تکنیک‌های Regularization برای جلوگیری از Overfitting
  • 24. Dropout و Weight Decay
  • 25. Beam Search و تولید متون بهتر
  • 26. خلاصه‌سازی متون طولانی با مدل‌های Seq2Seq
  • 27. استفاده از Transformer در خلاصه‌سازی متن
  • 28. مقدمه‌ای بر معماری Transformer
  • 29. Self-Attention و Multi-Head Attention
  • 30. پیاده‌سازی Transformer با پایتون
  • 31. مقایسه Transformer و LSTM در خلاصه‌سازی متن
  • 32. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 33. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای خلاصه‌سازی متن
  • 34. خلاصه‌سازی چندزبانه با مدل‌های Seq2Seq
  • 35. استفاده از Transfer Learning در خلاصه‌سازی متن
  • 36. خلاصه‌سازی متون خبری
  • 37. خلاصه‌سازی متون علمی
  • 38. خلاصه‌سازی متون حقوقی
  • 39. خلاصه‌سازی متون ادبی
  • 40. خلاصه‌سازی مکالمات
  • 41. خلاصه‌سازی شبکه‌های اجتماعی
  • 42. خلاصه‌سازی متون با محدودیت طول
  • 43. خلاصه‌سازی انتزاعی در مقابل خلاصه‌سازی استخراجی
  • 44. استخراج کلیدواژه‌ها و عبارات مهم
  • 45. تکنیک‌های بهبود خوانایی خلاصه‌ها
  • 46. کنترل طول و تنوع خلاصه‌ها
  • 47. استفاده از Reinforcement Learning در خلاصه‌سازی متن
  • 48. خلاصه‌سازی متون با استفاده از مدل‌های Hierarchical
  • 49. مدل‌های Seq2Seq با حافظه خارجی
  • 50. مدل‌های Seq2Seq برای خلاصه‌سازی چندمرحله‌ای
  • 51. بررسی چالش‌ها و محدودیت‌های خلاصه‌سازی متن
  • 52. اخلاق در خلاصه‌سازی متن و جلوگیری از سوگیری
  • 53. کاربردهای عملی خلاصه‌سازی متن در صنایع مختلف
  • 54. آینده خلاصه‌سازی متن و تحقیقات در این حوزه

📚 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.