اکسپرس 24
کتاب استخراج ویژگی با مدل‌های ترتیبی به ترتیبی (Sequence-to-Sequence)

کتاب استخراج ویژگی با مدل‌های ترتیبی به ترتیبی (Sequence-to-Sequence)

تگ‌ها: NLP Sequence to Sequence استخراج ویژگی پردازش زبان طبیعی داده کاوی شبکه‌های عصبی مدل‌های ترتیبی هوش مصنوعی یادگیری عمیق 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 استخراج ویژگی با مدل‌های ترتیبی به ترتیبی (Sequence-to-Sequence)

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 2. بررسی کاربردهای استخراج ویژگی در زبان طبیعی
  • 3. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان
  • 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول و معماری
  • 5. مدل‌های ترتیبی به ترتیبی: معرفی و کاربردها
  • 6. معماری Encoder-Decoder در مدل‌های ترتیبی
  • 7. مقدمه‌ای بر RNN و LSTM
  • 8. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) و کاربردها
  • 9. شبکه‌های دروازه‌ای بازگشتی (GRU) و مقایسه با LSTM
  • 10. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های ترتیبی
  • 11. انواع مختلف مکانیسم‌های توجه
  • 12. پیاده‌سازی مکانیسم توجه در شبکه‌های LSTM
  • 13. استفاده از Attention برای بهبود استخراج ویژگی
  • 14. مدل‌های Sequence-to-Sequence برای ترجمه ماشینی
  • 15. بررسی چالش‌های ترجمه ماشینی
  • 16. استفاده از مدل‌های ترتیبی در خلاصه‌سازی متن
  • 17. خلاصه‌سازی متن با روش‌های مبتنی بر LSTM
  • 18. استفاده از مدل‌های ترتیبی در تولید متن
  • 19. تولید متن با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 20. مدل‌های توزیع‌شده کلمات (Word Embeddings)
  • 21. Word2Vec: آموزش و کاربردها
  • 22. GloVe: آموزش و مقایسه با Word2Vec
  • 23. FastText: مزایا و کاربردها
  • 24. استفاده از Word Embeddings در استخراج ویژگی
  • 25. استفاده از مدل‌های ترتیبی در تشخیص موجودیت‌های نام‌دار
  • 26. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) با LSTM و CRF
  • 27. استفاده از مدل‌های ترتیبی در تحلیل احساسات
  • 28. تحلیل احساسات با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 29. مدل‌های ترتیبی برای پاسخگویی به سؤال
  • 30. پاسخگویی به سؤال با استفاده از شبکه‌های LSTM و Attention
  • 31. بررسی روش‌های ارزیابی مدل‌های Sequence-to-Sequence
  • 32. معیارهای ارزیابی ترجمه ماشینی (BLEU, METEOR)
  • 33. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی متن (ROUGE)
  • 34. پیاده‌سازی مدل‌های Sequence-to-Sequence با استفاده از TensorFlow
  • 35. پیاده‌سازی مدل‌های Sequence-to-Sequence با استفاده از PyTorch
  • 36. بهینه‌سازی مدل‌های Sequence-to-Sequence
  • 37. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 38. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 39. استفاده از Dropout و Regularization
  • 40. استفاده از Batch Normalization
  • 41. معماری Transformer: معرفی و مقایسه با مدل‌های ترتیبی
  • 42. مکانیسم Self-Attention در Transformer
  • 43. پیاده‌سازی Transformer با استفاده از TensorFlow
  • 44. پیاده‌سازی Transformer با استفاده از PyTorch
  • 45. استفاده از Transformer در استخراج ویژگی
  • 46. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 47. BERT: معرفی و کاربردها
  • 48. GPT: معرفی و کاربردها
  • 49. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای استخراج ویژگی
  • 50. استفاده از مدل‌های ترتیبی در تشخیص گفتار
  • 51. تبدیل گفتار به متن با استفاده از مدل‌های LSTM
  • 52. استفاده از مدل‌های ترتیبی در تولید زیرنویس خودکار
  • 53. تولید زیرنویس خودکار برای ویدیوها با استفاده از LSTM
  • 54. بررسی چالش‌های داده‌های متنی
  • 55. پردازش داده‌های متنی نامنظم و پر سر و صدا
  • 56. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 57. توکن‌بندی (Tokenization) و نرمال‌سازی (Normalization)
  • 58. استفاده از مدل‌های ترتیبی در طبقه‌بندی متن
  • 59. طبقه‌بندی متن با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 60. استفاده از مدل‌های ترتیبی در تشخیص هرزنامه (Spam Detection)
  • 61. تشخیص هرزنامه با استفاده از LSTM و Attention
  • 62. بررسی آینده استخراج ویژگی با مدل‌های ترتیبی
  • 63. تحقیقات و روندهای جدید در این حوزه
  • 64. کاربردهای نوظهور استخراج ویژگی در زبان طبیعی
  • 65. پیاده‌سازی یک پروژه استخراج ویژگی با مدل‌های ترتیبی
  • 66. مجموعه‌داده‌های رایج برای ارزیابی مدل‌های استخراج ویژگی
  • 67. نکات و ترفندهای پیاده‌سازی مدل‌های Sequence-to-Sequence
  • 68. رفع اشکال و بهینه‌سازی مدل‌های ترتیبی

📚 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.