اکسپرس 24
کتاب طراحی معماری‌های چندوظیفه‌ای برای زبان‌های کم‌منبع

کتاب طراحی معماری‌های چندوظیفه‌ای برای زبان‌های کم‌منبع

تگ‌ها: cross-lingual data augmentation deep learning language modeling low-resource languages machine translation multi-task learning named entity recognition neural networks nlp pytorch sentiment analysis tensorflow transfer learning transformer

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 طراحی معماری‌های چندوظیفه‌ای برای زبان‌های کم‌منبع

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر چالش‌های پردازش زبان‌های کم‌منبع
  • 2. معماری‌های تک‌وظیفه‌ای در مقابل چندوظیفه‌ای: بررسی تطبیقی
  • 3. مفهوم یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 4. انواع وظایف در یادگیری چندوظیفه‌ای برای زبان‌های کم‌منبع
  • 5. اشتراک‌گذاری پارامترها در معماری‌های چندوظیفه‌ای
  • 6. اشتراک‌گذاری نمایش (Representation Sharing)
  • 7. انواع معماری‌های اشتراک‌گذاری نمایش
  • 8. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models) برای زبان‌های کم‌منبع
  • 9. تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای وظایف خاص
  • 10. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در زبان‌های کم‌منبع
  • 11. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای زبان‌های کم‌منبع
  • 12. مدل‌سازی زبان (Language Modeling) برای زبان‌های کم‌منبع
  • 13. ترجمه ماشینی عصبی (Neural Machine Translation) برای زبان‌های کم‌منبع
  • 14. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition) در زبان‌های کم‌منبع
  • 15. برچسب‌زنی وابستگی نحوی (Dependency Parsing) برای زبان‌های کم‌منبع
  • 16. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) برای زبان‌های کم‌منبع
  • 17. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در زبان‌های کم‌منبع
  • 18. معماری‌های مبتنی بر ترانسفورمر (Transformer-based Architectures) برای زبان‌های کم‌منبع
  • 19. بهینه‌سازی مدل‌های چندوظیفه‌ای برای منابع محدود
  • 20. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 21. انتخاب وظایف بهینه برای یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 22. استفاده از داده‌های ترکیبی (Cross-lingual Data)
  • 23. تطبیق دامنه (Domain Adaptation) در یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 24. یادگیری فعال (Active Learning) برای زبان‌های کم‌منبع
  • 25. روش‌های نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning) برای زبان‌های کم‌منبع
  • 26. ارزیابی مدل‌های چندوظیفه‌ای در زبان‌های کم‌منبع
  • 27. معیارهای ارزیابی مناسب برای وظایف مختلف
  • 28. تحلیل خطا در مدل‌های چندوظیفه‌ای
  • 29. استفاده از یادگیری متا (Meta-Learning) برای زبان‌های کم‌منبع
  • 30. تکنیک‌های مقابله با عدم تعادل داده (Data Imbalance)
  • 31. استفاده از دانش قبلی (Prior Knowledge) در مدل‌ها
  • 32. معماری‌های سلسله‌مراتبی چندوظیفه‌ای (Hierarchical Multi-Task Architectures)
  • 33. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل (Model Compression) برای استقرار روی دستگاه‌های محدود
  • 34. پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های چندوظیفه‌ای با استفاده از TensorFlow/PyTorch
  • 35. بهینه‌سازی حافظه در آموزش مدل‌های چندوظیفه‌ای
  • 36. استفاده از محاسبات توزیع‌شده (Distributed Computing) برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 37. روش‌های مقابله با بیش‌برازش (Overfitting) در یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 38. استفاده از regularization در مدل‌های چندوظیفه‌ای
  • 39. کاربردهای عملی معماری‌های چندوظیفه‌ای در زبان‌های کم‌منبع
  • 40. چالش‌ها و آینده‌ی یادگیری چندوظیفه‌ای برای زبان‌های کم‌منبع

📚 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.