کتاب مدل‌سازی مشترک نهاد-رابطه با یادگیری عمیق

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 مدل‌سازی مشترک نهاد-رابطه با یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی نهاد و رابطه
  • 2. اهمیت مدل‌سازی مشترک نهاد-رابطه
  • 3. مروری بر روش‌های سنتی استخراج رابطه
  • 4. چالش‌های مدل‌سازی سنتی نهاد-رابطه
  • 5. معرفی یادگیری عمیق و کاربردهای آن در NLP
  • 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای استخراج ویژگی
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای دنباله‌های متنی
  • 8. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
  • 9. مدل‌های Word Embedding: Word2Vec، GloVe، FastText
  • 10. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی: BERT، RoBERTa، XLNet
  • 11. معماری‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای مدل‌سازی نهاد-رابطه
  • 12. شبکه‌های گراف عصبی (GCN) برای نمایش دانش
  • 13. روش‌های استخراج نهاد با استفاده از یادگیری عمیق
  • 14. روش‌های طبقه‌بندی رابطه با استفاده از یادگیری عمیق
  • 15. مدل‌های مبتنی بر شبکه عصبی برای مدل‌سازی مشترک
  • 16. تابع ضرر برای مدل‌سازی مشترک نهاد-رابطه
  • 17. استفاده از داده‌های بدون برچسب (Unlabeled Data) در مدل‌سازی
  • 18. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning) برای مدل‌سازی
  • 19. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در مدل‌سازی رابطه
  • 20. مدل‌سازی چند زبانه (Multilingual Modeling) برای نهاد-رابطه
  • 21. مدل‌سازی در داده‌های نویزی و غیرکامل
  • 22. تکنیک‌های regularisation برای جلوگیری از overfitting
  • 23. بهینه‌سازی مدل با استفاده از گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 24. ارزیابی مدل‌های مدل‌سازی مشترک نهاد-رابطه
  • 25. معیارهای ارزیابی: Precision، Recall، F1-score
  • 26. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای مدل‌سازی نهاد-رابطه
  • 27. بررسی موردی: SemEval
  • 28. بررسی موردی: TACRED
  • 29. بررسی موردی: Re-TACRED
  • 30. کاربرد مدل‌سازی مشترک در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 31. کاربرد در خلاصه‌سازی خودکار متن
  • 32. کاربرد در استدلال خودکار
  • 33. کاربرد در درک مطلب
  • 34. معرفی فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق: TensorFlow، PyTorch
  • 35. پیاده‌سازی یک مدل ساده مدل‌سازی مشترک با TensorFlow
  • 36. پیاده‌سازی یک مدل ساده مدل‌سازی مشترک با PyTorch
  • 37. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 38. استفاده از GPU برای آموزش مدل
  • 39. مقایسه مدل‌های مختلف مدل‌سازی مشترک
  • 40. چالش‌ها و مسیرهای آینده در مدل‌سازی نهاد-رابطه

📚 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.