اکسپرس 24
کتاب ترجمه ماشینی ترکیبی برای محتوای پویا

کتاب ترجمه ماشینی ترکیبی برای محتوای پویا

تگ‌ها: Deep Learning Dynamic Content Hybrid MT Localization Low-Resource Languages Machine Translation MT Evaluation NLP NMT PyTorch SMT TensorFlow Translation API Translation Quality ترجمه ماشینی ترکیبی

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 ترجمه ماشینی ترکیبی برای محتوای پویا

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی و چالش‌های آن
  • 2. تاریخچه ترجمه ماشینی: از قوانین تا شبکه‌های عصبی
  • 3. انواع ترجمه ماشینی: آماری، عصبی، ترکیبی
  • 4. مفهوم ترجمه ماشینی ترکیبی (Hybrid MT)
  • 5. مزایای استفاده از رویکرد ترکیبی در ترجمه ماشینی
  • 6. معرفی سیستم‌های ترجمه ماشینی معروف (Google Translate, DeepL, Microsoft Translator)
  • 7. آشنایی با معماری‌های اصلی ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
  • 8. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM در ترجمه ماشینی
  • 9. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در ترجمه ماشینی
  • 10. ترکیب ترجمه ماشینی آماری (SMT) و عصبی (NMT)
  • 11. استفاده از قوانین زبانی در ترجمه ماشینی ترکیبی
  • 12. مدل‌سازی زبانی (Language Modeling) در ترجمه ماشینی
  • 13. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی: معیارهای BLEU، METEOR و TER
  • 14. پیش‌پردازش داده‌ها برای ترجمه ماشینی: توکن‌سازی، نرمال‌سازی و پاکسازی
  • 15. آماده‌سازی مجموعه داده‌های موازی برای آموزش مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 16. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای مدل‌های ترجمه ماشینی آماری
  • 17. آموزش مدل‌های ترجمه ماشینی آماری با ابزار Moses
  • 18. پیاده‌سازی مدل‌های ترجمه ماشینی عصبی با TensorFlow یا PyTorch
  • 19. تنظیم هایپرپارامترهای مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 20. بهینه‌سازی مدل‌های ترجمه ماشینی برای سرعت و دقت
  • 21. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning) در ترجمه ماشینی
  • 22. ترجمه ماشینی برای زبان‌های کم‌منبع (Low-Resource Languages)
  • 23. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در ترجمه ماشینی
  • 24. مدیریت واژگان (Vocabulary Management) در ترجمه ماشینی
  • 25. ترجمه اصطلاحات و عبارات خاص در ترجمه ماشینی
  • 26. ترجمه ماشینی برای محتوای تخصصی (پزشکی، حقوقی، فنی)
  • 27. ترجمه ماشینی محتوای چندرسانه‌ای (تصویر، ویدئو)
  • 28. ترجمه ماشینی و بومی‌سازی (Localization)
  • 29. استفاده از APIهای ترجمه ماشینی در برنامه‌های کاربردی
  • 30. ساخت یک سیستم ترجمه ماشینی ترکیبی سفارشی
  • 31. مقایسه عملکرد سیستم‌های ترجمه ماشینی مختلف
  • 32. رفع مشکلات رایج در ترجمه ماشینی (ابهام، نامشخص بودن)
  • 33. استفاده از بازخورد انسان در بهبود ترجمه ماشینی (Human-in-the-Loop)
  • 34. ترجمه ماشینی تعاملی (Interactive Machine Translation)
  • 35. آینده ترجمه ماشینی: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 36. ترجمه ماشینی و تاثیر آن بر صنایع مختلف
  • 37. مدیریت پروژه‌های ترجمه ماشینی
  • 38. اخلاق در ترجمه ماشینی و حفظ حریم خصوصی
  • 39. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نویزی در ترجمه ماشینی
  • 40. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در ترجمه ماشینی
  • 41. ترکیب LLM با سیستم‌های MT موجود
  • 42. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در MT
  • 43. ترجمه ماشینی و پردازش گفتار
  • 44. ترجمه ماشینی و پردازش تصویر
  • 45. بهینه‌سازی ترجمه ماشینی برای دستگاه‌های موبایل
  • 46. تحلیل خطا در ترجمه ماشینی و روش‌های اصلاح آن
  • 47. پیاده‌سازی سیستم‌های ترجمه ماشینی در فضای ابری
  • 48. مقایسه رویکردهای مختلف ترکیب MT
  • 49. استفاده از دانش‌نامه‌ها (Knowledge Graphs) در MT
  • 50. ترجمه ماشینی و چندزبانی‌گرایی
  • 51. تاثیر کیفیت داده بر عملکرد MT
  • 52. انتخاب معماری مناسب برای MT ترکیبی
  • 53. استفاده از روش‌های ensemble در MT
  • 54. ارائه یک پروژه عملی ترجمه ماشینی ترکیبی

📚 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.