اکسپرس 24
کتاب استخراج ویژگی‌های زبانی با شبکه‌های عصبی

کتاب استخراج ویژگی‌های زبانی با شبکه‌های عصبی

تگ‌ها: BERT CNN deep learning LSTM natural language processing NLP text mining transformer word embeddings استخراج ویژگی پردازش زبان طبیعی شبکه عصبی فارسی NLP مدل زبانی 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 ویژگی‌های زبانی با شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استخراج ویژگی‌های زبانی
  • 2. شبکه‌های عصبی و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 3. بازنمایی کلمات: One-Hot Encoding
  • 4. بازنمایی کلمات: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
  • 5. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
  • 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای متن
  • 7. LSTM و GRU: غلبه بر مشکل vanishing gradient
  • 8. شبکه‌های دوجهته (Bidirectional RNNs)
  • 9. شبکه‌های کانولوشنی یک‌بعدی (1D CNN) برای متن
  • 10. استفاده از CNN برای طبقه‌بندی متن
  • 11. استفاده از RNN برای طبقه‌بندی متن
  • 12. مقدمه‌ای بر Attention Mechanism
  • 13. Attention Mechanism در شبکه‌های RNN
  • 14. Transformer Networks: یک معماری جدید
  • 15. خود-توجهی (Self-Attention)
  • 16. Encoder-Decoder Models با Attention
  • 17. BERT: مدل زبانی دوجهته
  • 18. Fine-tuning مدل BERT برای وظایف مختلف NLP
  • 19. استخراج ویژگی از BERT Embeddings
  • 20. استفاده از BERT برای تحلیل احساسات
  • 21. استفاده از BERT برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 22. استفاده از BERT برای پاسخ به سوال
  • 23. مدل‌های زبانی مبتنی بر Transformer (GPT, RoBERTa)
  • 24. استخراج ویژگی از GPT Embeddings
  • 25. استفاده از GPT برای تولید متن
  • 26. استفاده از RoBERTa برای طبقه‌بندی متن
  • 27. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) و استخراج ویژگی‌های زبانی
  • 28. استفاده از GNN برای تحلیل روابط کلمات
  • 29. Embeddings مبتنی بر context (ELMo)
  • 30. مقایسه Word2Vec، GloVe، BERT و ELMo
  • 31. روش‌های کاهش ابعاد ویژگی‌های زبانی (PCA, t-SNE)
  • 32. Visualization ویژگی‌های زبانی
  • 33. استفاده از ویژگی‌های زبانی برای خوشه‌بندی متن
  • 34. استخراج ویژگی‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
  • 35. استخراج ویژگی‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
  • 36. استفاده از ویژگی‌های زبانی در سیستم‌های پاسخگویی به سوال
  • 37. استفاده از ویژگی‌های زبانی در ربات‌های گفتگو
  • 38. چالش‌ها و محدودیت‌های استخراج ویژگی‌های زبانی
  • 39. روش‌های ارزیابی کیفیت ویژگی‌های زبانی
  • 40. استفاده از ویژگی‌های زبانی در تشخیص هرزنامه (Spam Detection)
  • 41. استفاده از ویژگی‌های زبانی در تحلیل نظرات مشتریان
  • 42. استفاده از ویژگی‌های زبانی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 43. استخراج ویژگی‌های زبانی از زبان‌های مختلف
  • 44. استفاده از داده‌های بدون برچسب (Unlabeled Data) برای استخراج ویژگی
  • 45. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در استخراج ویژگی
  • 46. انواع مختلف لایه‌های Embedding در شبکه‌های عصبی
  • 47. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در استخراج ویژگی
  • 48. Regularization در شبکه‌های عصبی برای استخراج ویژگی
  • 49. Data Augmentation در استخراج ویژگی‌های زبانی
  • 50. استفاده از Dropout برای جلوگیری از Overfitting
  • 51. مقدمه‌ای بر Autoencoders برای استخراج ویژگی
  • 52. Variational Autoencoders (VAEs) برای استخراج ویژگی
  • 53. Generative Adversarial Networks (GANs) برای استخراج ویژگی
  • 54. استخراج ویژگی‌های زبانی از داده‌های متنی ساخت‌یافته
  • 55. استخراج ویژگی‌های زبانی از داده‌های متنی نیمه‌ساخت‌یافته
  • 56. استفاده از ویژگی‌های زبانی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. استفاده از ویژگی‌های زبانی در تشخیص اخبار جعلی

📚 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.