کتاب spaCy: رویکردی مدرن به تحلیل زبان
, ,

کتاب spaCy: رویکردی مدرن به تحلیل زبان

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000026983 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 spaCy: رویکردی مدرن به تحلیل زبان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: کتابخانه‌های NLP (NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر spaCy
  • 2. چرا spaCy؟
  • 3. مزایای spaCy
  • 4. مفاهیم کلیدی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 5. تاریخچه NLP
  • 6. چالش های NLP
  • 7. ابزارهای رایج NLP
  • 8. نصب spaCy
  • 9. نصب spaCy با pip
  • 10. نصب مدل های زبان spaCy
  • 11. نصب مدل های زبان فارسی
  • 12. استفاده از مدل های زبان
  • 13. اولین گام ها با spaCy
  • 14. پردازش متن با spaCy
  • 15. شیء Doc
  • 16. شیء Token
  • 17. ویژگی های یک Token
  • 18. شناسه های Token
  • 19. نوع Token (POS Tagging)
  • 20. شناسایی موجودیت های نامدار (NER)
  • 21. وابستگی نحوی (Dependency Parsing)
  • 22. کلمات کلیدی و عبارات کلیدی
  • 23. استخراج اطلاعات
  • 24. پردازش اسناد طولانی
  • 25. مدیریت حافظه در spaCy
  • 26. کارایی spaCy
  • 27. بهینه سازی پردازش
  • 28. موازی سازی پردازش
  • 29. کار با چند زبان
  • 30. پشتیبانی از زبان فارسی در spaCy
  • 31. تنظیم مدل های زبان
  • 32. آموزش مدل های سفارشی
  • 33. آموزش POS Tagger
  • 34. آموزش NER Tagger
  • 35. آموزش Dependency Parser
  • 36. آموزش مدل های سفارشی برای فارسی
  • 37. تنظیم پارامترهای آموزش
  • 38. ارزیابی مدل های آموزش دیده
  • 39. متریک های ارزیابی
  • 40. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های از پیش آموزش دیده
  • 41. استفاده از Embeddings
  • 42. Word Embeddings
  • 43. FastText Embeddings
  • 44. GloVe Embeddings
  • 45. ترکیب Embeddings با spaCy
  • 46. شبکه های عصبی در NLP
  • 47. معماری های شبکه عصبی برای NLP
  • 48. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 49. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 50. شبکه های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 51. استفاده از مدل های ترنسفورمر با spaCy
  • 52. BERT و مدل های مشابه
  • 53. تنظیم ترنسفورمرها برای وظایف NLP
  • 54. کار با متن های بدون ساختار
  • 55. استخراج ویژگی های متنی
  • 56. TF-IDF
  • 57. Bag-of-Words
  • 58. N-grams
  • 59. کار با متن های ساختاریافته
  • 60. JSON و XML
  • 61. پایگاه داده ها
  • 62. استخراج اطلاعات از وب
  • 63. وب اسکرپینگ با spaCy
  • 64. پردازش محتوای وب
  • 65. کار با احساسات (Sentiment Analysis)
  • 66. شناسایی احساسات مثبت، منفی و خنثی
  • 67. استخراج عبارات احساسی
  • 68. مدل های سفارشی برای تحلیل احساسات
  • 69. کار با موضوعات (Topic Modeling)
  • 70. شناسایی موضوعات اصلی در مجموعه ای از اسناد
  • 71. الگوریتم های Topic Modeling
  • 72. استفاده از LDA با spaCy
  • 73. کار با سوال و جواب (Question Answering)
  • 74. استخراج پاسخ از متن
  • 75. مدل های Question Answering
  • 76. یکپارچه سازی spaCy با کتابخانه های دیگر
  • 77. NLTK
  • 78. Scikit-learn
  • 79. TensorFlow
  • 80. PyTorch
  • 81. کار با API ها
  • 82. ساخت API برای خدمات NLP
  • 83. استقرار مدل های NLP
  • 84. مقدمه ای بر استقرار
  • 85. Docker و کانتینرسازی
  • 86. Kubernetes
  • 87. Cloud Platforms (AWS, GCP, Azure)
  • 88. کار با داده های بزرگ
  • 89. پردازش داده های حجیم
  • 90. سیستم های توزیع شده
  • 91. Spark و PySpark
  • 92. کار با داده های غیرمتنی
  • 93. پردازش تصاویر با NLP
  • 94. پردازش صدا با NLP
  • 95. کار با داده های زمانی
  • 96. کار با داده های مکانی
  • 97. کار با داده های گراف
  • 98. مقدمه ای بر گراف های دانش
  • 99. استفاده از spaCy در پروژه های واقعی
  • 100. تحلیل نظرات مشتریان

📚 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 spaCy: رویکردی مدرن به تحلیل زبان”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا