کتاب پردازش و درک زبان طبیعی با مدل‌های زبانی بزرگ
, ,

کتاب پردازش و درک زبان طبیعی با مدل‌های زبانی بزرگ

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000028118 دسته: , , برچسب: , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب پردازش و درک زبان طبیعی با مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) – مفاهیم و اصول**

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه بر پردازش و درک زبان طبیعی
  • 2. تاریخچه و تکامل پردازش زبان طبیعی
  • 3. چالش‌های پردازش زبان طبیعی
  • 4. مفاهیم کلیدی در زبان‌شناسی محاسباتی
  • 5. مقدمه بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 6. تاریخچه و سیر تحول LLMs
  • 7. معماری‌های اصلی LLMs: ترنسفورمرها
  • 8. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 9. انواع مدل‌های ترنسفورمر: BERT, GPT, T5
  • 10. پیش‌پردازش متن برای LLMs
  • 11. توکنیزاسیون (Tokenization)
  • 12. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
  • 13. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 14. بردارسازی کلمات (Word Embeddings): Word2Vec, GloVe, FastText
  • 15. کاربرد بردارسازی کلمات در LLMs
  • 16. مقدمه بر مدل‌های زبانی آماری
  • 17. مدل‌های زبانی مبتنی بر N-gram
  • 18. مزایا و معایب مدل‌های زبانی آماری
  • 19. مقدمه بر یادگیری عمیق در NLP
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 21. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTMs)
  • 22. شبکه‌های حافظه گیت‌دار (GRUs)
  • 23. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) در NLP
  • 24. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ: مفاهیم پایه
  • 25. داده‌های آموزشی برای LLMs
  • 26. روش‌های آموزش مدل‌های زبانی: پیش‌آموزش (Pre-training)
  • 27. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 28. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در NLP
  • 29. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 30. Perplexity
  • 31. BLEU Score
  • 32. ROUGE Score
  • 33. METEOR Score
  • 34. کاربردهای پردازش زبان طبیعی با LLMs
  • 35. تولید متن (Text Generation)
  • 36. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 37. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 38. پاسخ به سوال (Question Answering)
  • 39. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 40. تشخیص نام موجودیت (Named Entity Recognition – NER)
  • 41. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging – POS)
  • 42. شناسایی روابط بین موجودیت‌ها (Relation Extraction)
  • 43. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
  • 44. تشخیص گفتار (Speech Recognition)
  • 45. تولید گفتار (Speech Synthesis)
  • 46. پردازش زبان طبیعی در چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
  • 47. پردازش زبان طبیعی در موتورهای جستجو
  • 48. پردازش زبان طبیعی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 49. پردازش زبان طبیعی در پزشکی و سلامت
  • 50. پردازش زبان طبیعی در حقوق
  • 51. پردازش زبان طبیعی در آموزش
  • 52. پردازش زبان طبیعی در امور مالی
  • 53. پردازش زبان طبیعی در بازی‌ها
  • 54. پردازش زبان طبیعی در رباتیک
  • 55. محدودیت‌ها و چالش‌های LLMs
  • 56. سوگیری (Bias) در LLMs
  • 57. قابلیت تفسیر (Interpretability) LLMs
  • 58. هزینه محاسباتی LLMs
  • 59. امنیت و حریم خصوصی در LLMs
  • 60. تولید محتوای نادرست یا مضر توسط LLMs
  • 61. اخلاق در هوش مصنوعی و LLMs
  • 62. روش‌های کاهش سوگیری در LLMs
  • 63. روش‌های افزایش قابلیت تفسیر LLMs
  • 64. مدل‌های زبانی بزرگ متن به متن (Text-to-Text LLMs)
  • 65. مدل‌های زبانی بزرگ چندزبانه (Multilingual LLMs)
  • 66. مدل‌های زبانی بزرگ چندوجهی (Multimodal LLMs)
  • 67. مدل‌های زبانی بزرگ مبتنی بر دانش (Knowledge-based LLMs)
  • 68. مدل‌های زبانی بزرگ تولیدکننده (Generative LLMs)
  • 69. مدل‌های زبانی بزرگ استنباطی (Discriminative LLMs)
  • 70. مقدمه بر مدل‌های زبانی مبتنی بر گراف دانش (Knowledge Graph-based LLMs)
  • 71. ادغام LLMs با گراف‌های دانش
  • 72. استفاده از LLMs برای ساخت گراف‌های دانش
  • 73. روش‌های پیشرفته تنظیم دقیق (Advanced Fine-tuning Techniques)
  • 74. تنظیم دقیق پارامتر کارآمد (Parameter-Efficient Fine-tuning – PEFT)
  • 75. LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 76. Prompt Tuning
  • 77. Prefix Tuning
  • 78. Adapter Tuning
  • 79. آموزش چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) با LLMs
  • 80. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (Reinforcement Learning from Human Feedback – RLHF)
  • 81. تکنیک‌های مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
  • 82. روش‌های طراحی پرامپت برای وظایف مختلف
  • 83. Zero-shot Learning با LLMs
  • 84. Few-shot Learning با LLMs
  • 85. Chain-of-Thought Prompting
  • 86. Self-Consistency Prompting
  • 87. Tree-of-Thoughts Prompting
  • 88. استفاده از LLMs برای درک زبان طبیعی (Natural Language Understanding – NLU)
  • 89. استفاده از LLMs برای تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation – NLG)
  • 90. ارزیابی و معیارهای پیشرفته برای LLMs
  • 91. قابلیت اطمینان (Reliability) LLMs
  • 92. قابلیت استحکام (Robustness) LLMs
  • 93. قابلیت تعمیم‌پذیری (Generalization) LLMs
  • 94. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی LLMs
  • 95. انتخاب مدل مناسب برای وظیفه مورد نظر
  • 96. ملاحظات سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
  • 97. مدیریت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 98. ملاحظات امنیتی
  • 99. مقایسه معماری‌های مختلف LLMs
  • 100. آینده پردازش و درک زبان طبیعی با LLMs

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب پردازش و درک زبان طبیعی با مدل‌های زبانی بزرگ”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا