اکسپرس 24
کتاب استخراج ساختار جدول با استفاده از ترنسفورمرها

کتاب استخراج ساختار جدول با استفاده از ترنسفورمرها

تگ‌ها: Parsing Table استخراج اطلاعات پردازش زبان طبیعی تحلیل داده ترانسفورمر ساختار جدول مدل زبانی هوش مصنوعی یادگیری عمیق 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 استخراج ساختار جدول با استفاده از ترنسفورمرها

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین برای پردازش متن
  • 3. شبکه‌های عصبی و معماری‌های آن‌ها در پردازش زبان طبیعی
  • 4. معرفی ترنسفورمرها: تاریخچه و مزایا
  • 5. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در ترنسفورمرها
  • 6. انکودر و دیکودر در معماری ترنسفورمر
  • 7. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر: BERT، GPT و غیره
  • 8. پیش‌آموزش (Pre-training) و تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر
  • 9. مجموعه‌داده‌های رایج برای آموزش مدل‌های استخراج ساختار جدول
  • 10. پیش‌پردازش داده‌ها برای استخراج ساختار جدول
  • 11. تبدیل جداول به فرمت متنی قابل پردازش
  • 12. نمایش جداول به عنوان دنباله‌ای از توکن‌ها
  • 13. روش‌های مختلف توکنایز کردن جداول
  • 14. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر برای درک ساختار جدول
  • 15. تشخیص سلول‌های هدر (Header Cells) در جدول
  • 16. تشخیص روابط بین سلول‌ها
  • 17. تشخیص نوع داده در هر سلول جدول
  • 18. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر برای تشخیص مرزهای سلول
  • 19. استخراج روابط معنایی بین سلول‌ها
  • 20. استفاده از گراف‌ها برای نمایش ساختار جدول
  • 21. مدل‌های مبتنی بر گراف برای استخراج ساختار جدول
  • 22. ارزیابی عملکرد مدل‌های استخراج ساختار جدول
  • 23. معیارهای ارزیابی رایج: دقت، صحت، فراخوانی و F1-score
  • 24. بهبود عملکرد مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های افزایش داده
  • 25. استفاده از داده‌های ترکیبی برای آموزش مدل‌ها
  • 26. استفاده از یادگیری انتقال (Transfer Learning) در استخراج ساختار جدول
  • 27. استفاده از مدل‌های چند زبانه (Multilingual Models)
  • 28. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر برای جداول چند زبانه
  • 29. استفاده از ترنسفورمرها برای جداول با ساختار پیچیده
  • 30. استخراج ساختار جداول از تصاویر (OCR و پردازش تصویر)
  • 31. استفاده از مدل‌های ترکیبی (ترنسفورمر + OCR)
  • 32. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر برای جداول موجود در صفحات وب
  • 33. استخراج خودکار ساختار جداول از وب‌سایت‌ها
  • 34. کاربردهای استخراج ساختار جدول در حوزه‌های مختلف
  • 35. استخراج اطلاعات از گزارش‌های مالی
  • 36. استخراج اطلاعات از مقالات علمی
  • 37. استخراج اطلاعات از پایگاه‌های داده
  • 38. استفاده از استخراج ساختار جدول در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 39. استفاده از استخراج ساختار جدول در تحلیل داده‌ها
  • 40. چالش‌ها و محدودیت‌های استخراج ساختار جدول
  • 41. پردازش جداول با فرمت‌های مختلف (CSV، Excel، HTML)
  • 42. مدیریت جداول بزرگ و پیچیده
  • 43. بهبود مقیاس‌پذیری مدل‌های استخراج ساختار جدول
  • 44. استفاده از محاسبات توزیع‌شده برای آموزش مدل‌ها
  • 45. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU، TPU)
  • 46. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه برای مدل‌های بزرگ
  • 47. استفاده از کوانتیزاسیون (Quantization) برای کاهش حجم مدل
  • 48. استفاده از تقطیر مدل (Model Distillation)
  • 49. بررسی آخرین مقالات و دستاوردهای جدید در زمینه استخراج ساختار جدول
  • 50. آینده استخراج ساختار جدول و کاربردهای آن
  • 51. پیاده‌سازی یک سیستم استخراج ساختار جدول ساده با استفاده از پایتون
  • 52. استفاده از کتابخانه‌های رایج پایتون (TensorFlow، PyTorch)
  • 53. آموزش یک مدل ترنسفورمر برای استخراج ساختار جدول
  • 54. استفاده از APIهای آماده برای استخراج ساختار جدول
  • 55. مقایسه عملکرد APIهای مختلف
  • 56. بهینه‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های عملیاتی
  • 57. استفاده از Docker و Kubernetes برای استقرار مدل
  • 58. نظارت و نگهداری مدل‌های استخراج ساختار جدول
  • 59. بروزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید
  • 60. رفع اشکالات و بهبود عملکرد مدل
  • 61. مباحث پیشرفته در استخراج ساختار جدول
  • 62. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 63. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 64. استفاده از مدل‌های مبتنی بر حافظه (Memory Networks)
  • 65. استفاده از مدل‌های مبتنی بر دانش (Knowledge-Based Models)
  • 66. استفاده از مدل‌های ترکیبی برای بهبود عملکرد
  • 67. روش‌های تشخیص و رفع ابهام در ساختار جدول
  • 68. استفاده از روش‌های فعال یادگیری (Active Learning)
  • 69. استفاده از روش‌های نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 70. استفاده از روش‌های خود نظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 71. تکنیک‌های ارزیابی کیفیت داده‌های آموزشی
  • 72. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 73. بهینه‌سازی هایپرپارامترها (Hyperparameter Optimization)
  • 74. استفاده از روش‌های جستجوی تصادفی (Random Search) و جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 75. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 76. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ و گزارش‌گیری
  • 77. تحلیل خطا و شناسایی نقاط ضعف مدل
  • 78. بهبود قابلیت تعمیم‌پذیری مدل
  • 79. استفاده از تکنیک‌های regularizatiion
  • 80. استفاده از تکنیک‌های dropout
  • 81. استفاده از تکنیک‌های batch normalization
  • 82. مباحث اخلاقی در استفاده از مدل‌های استخراج ساختار جدول
  • 83. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 84. جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
  • 85. تفسیرپذیری مدل‌ها (Explainable AI)
  • 86. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌ها

📚 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.