اکسپرس 24
کتاب دستیابی به نتایج پیشرفته با PyTorch در NLP

کتاب دستیابی به نتایج پیشرفته با PyTorch در NLP

تگ‌ها: NLP PyTorch NLP پایتورچ پردازش زبان طبیعی داده‌کاوی شبکه‌های عصبی مدل‌های زبانی 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 دستیابی به نتایج پیشرفته با PyTorch در NLP

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق
  • 2. مبانی پایتون برای پردازش زبان طبیعی
  • 3. آشنایی با کتابخانه PyTorch
  • 4. تانسورها در PyTorch
  • 5. عملیات پایه تانسورها
  • 6. گرادیان و بهینه‌سازی در PyTorch
  • 7. شبکه‌های عصبی ساده با PyTorch
  • 8. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
  • 9. ورد امبدینگ (Word Embedding)
  • 10. Word2Vec و پیاده‌سازی آن در PyTorch
  • 11. GloVe و مقایسه با Word2Vec
  • 12. FastText و کاربردهای آن
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 14. LSTM و GRU برای پردازش دنباله‌ها
  • 15. مدل‌های توالی به توالی (Sequence-to-Sequence)
  • 16. توجه (Attention) در مدل‌های توالی به توالی
  • 17. مکانیسم‌های رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
  • 18. ترجمه ماشینی با PyTorch
  • 19. تولید متن با PyTorch
  • 20. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer)
  • 21. خود-توجه (Self-Attention)
  • 22. BERT و کاربردهای آن در NLP
  • 23. Fine-tuning مدل‌های BERT از پیش آموزش‌دیده
  • 24. GPT و تولید متن طبیعی
  • 25. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و چالش‌ها
  • 26. طبقه‌بندی متن با PyTorch
  • 27. تحلیل احساسات با استفاده از PyTorch
  • 28. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)
  • 29. استخراج اطلاعات از متن
  • 30. خلاصه‌سازی متن با PyTorch
  • 31. پرسش و پاسخ با استفاده از PyTorch
  • 32. مدل‌های مبتنی بر گراف برای NLP
  • 33. پردازش زبان فارسی با PyTorch
  • 34. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 35. استفاده از فونت‌ها و کدهای مختلف در NLP فارسی
  • 36. پیش‌پردازش متن فارسی
  • 37. مدل‌سازی زبان فارسی با PyTorch
  • 38. ارزیابی مدل‌های NLP
  • 39. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 40. معیارهای ارزیابی مدل‌های تولید متن
  • 41. تنظیم هایپرمترها (Hyperparameter Tuning)
  • 42. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 43. استفاده از GPU برای آموزش مدل‌ها
  • 44. مدیریت داده‌ها در PyTorch
  • 45. استفاده از DataLoader و Dataset
  • 46. ذخیره و بارگذاری مدل‌ها
  • 47. استقرار مدل‌های NLP
  • 48. استفاده از Flask یا FastAPI برای استقرار مدل
  • 49. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در NLP
  • 51. استفاده از PyTorch برای یادگیری تقویتی
  • 52. کاربردهای یادگیری تقویتی در NLP
  • 53. مدل‌های مبتنی بر حافظه (Memory Networks)
  • 54. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای NLP
  • 55. استفاده از CNN برای طبقه‌بندی متن
  • 56. شبکه‌های عصبی گراف کانولوشنی (GCN) برای NLP
  • 57. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
  • 58. ترکیب متن و تصویر با PyTorch
  • 59. تحلیل گفتگو (Dialogue Analysis)
  • 60. ساخت ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 61. آشنایی با مجموعه‌داده‌های NLP
  • 62. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای ترجمه ماشینی
  • 63. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای تحلیل احساسات
  • 64. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای NER
  • 65. بررسی مقالات جدید در حوزه NLP
  • 66. آینده NLP و تحقیقات در این زمینه
  • 67. استفاده از PyTorch Lightning برای ساده‌سازی آموزش مدل
  • 68. عیب‌یابی و رفع اشکال در مدل‌های PyTorch
  • 69. استفاده از TensorBoard برای تجسم آموزش مدل
  • 70. مدل‌های مبتنی بر دانش (Knowledge-Based Models)
  • 71. استفاده از ontologies در NLP
  • 72. ارتباط مدل‌های زبانی با دانش‌نامه‌ها

📚 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.