کتاب بهینه‌سازی مدل‌های زبانی با TensorFlow
, ,

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های زبانی با TensorFlow

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000026487 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 بهینه‌سازی مدل‌های زبانی با TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه بر مدل‌های زبانی و TensorFlow
  • 2. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 3. معماری‌های کلیدی مدل‌های زبانی (RNN، LSTM، GRU)
  • 4. ترنسفورمرها و مکانیزم توجه (Attention)
  • 5. مقدمه بر TensorFlow برای NLP
  • 6. نصب و راه‌اندازی TensorFlow و کتابخانه‌های مرتبط
  • 7. کار با تنسورها و عملیات پایه‌ای در TensorFlow
  • 8. پیاده‌سازی لایه‌های عصبی در TensorFlow (Dense, Conv1D)
  • 9. استفاده از Keras API برای ساخت مدل‌ها
  • 10. مفاهیم اولیه پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 11. توکنایز کردن (Tokenization) و واژگان (Vocabulary)
  • 12. تبدیل متن به اعداد (Word Embeddings)
  • 13. Word2Vec و GloVe
  • 14. FastText
  • 15. استفاده از Embedding Layers در TensorFlow
  • 16. ساخت مدل‌های زبانی ساده (N-gram Models)
  • 17. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی مبتنی بر RNN
  • 18. مدل‌های زبانی مبتنی بر LSTM
  • 19. مدل‌های زبانی مبتنی بر GRU
  • 20. آموزش مدل‌های زبانی با داده‌های متنی
  • 21. نحوه جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 22. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 23. تابع زیان (Loss Function) برای مدل‌های زبانی (Cross-entropy)
  • 24. بهینه‌سازها (Optimizers) در TensorFlow (Adam, SGD)
  • 25. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 26. ارزیابی مدل‌های زبانی (Perplexity, Accuracy)
  • 27. مدل‌های زبانی برای تولید متن (Text Generation)
  • 28. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling) برای تولید متن (Greedy, Beam Search)
  • 29. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 30. استفاده از TensorFlow Datasets برای NLP
  • 31. کار با داده‌های متنی بزرگ
  • 32. مدل‌های زبانی برای طبقه‌بندی متن (Text Classification)
  • 33. پیاده‌سازی مدل‌های CNN برای طبقه‌بندی متن
  • 34. پیاده‌سازی مدل‌های RNN/LSTM/GRU برای طبقه‌بندی متن
  • 35. پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر برای طبقه‌بندی متن
  • 36. مدل‌های زبانی برای تشخیص احساسات (Sentiment Analysis)
  • 37. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 38. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 39. مقدمه بر معماری Encoder-Decoder
  • 40. پیاده‌سازی Encoder-Decoder با RNN/LSTM/GRU
  • 41. پیاده‌سازی Encoder-Decoder با ترنسفورمرها
  • 42. مکانیزم توجه در معماری Encoder-Decoder
  • 43. آموزش مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 44. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی (BLEU Score)
  • 45. مدل‌های زبانی برای پاسخگویی به سوال (Question Answering)
  • 46. معماری‌های ترنسفورمر برای QA
  • 47. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
  • 48. BERT و مفاهیم آن
  • 49. GPT و مفاهیم آن
  • 50. RoBERTa، XLNet و مدل‌های دیگر
  • 51. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 52. استفاده از Hugging Face Transformers با TensorFlow
  • 53. تنظیم دقیق BERT برای طبقه‌بندی متن
  • 54. تنظیم دقیق GPT برای تولید متن
  • 55. تنظیم دقیق مدل‌ها برای QA
  • 56. مدل‌های زبانی برای تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition – NER)
  • 57. مدل‌های زبانی برای برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging – POS)
  • 58. مدل‌های زبانی برای استنتاج زبان طبیعی (Natural Language Inference – NLI)
  • 59. مدل‌های زبانی برای تشخیص ابهام (Word Sense Disambiguation)
  • 60. مدل‌های زبانی برای مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
  • 61. مدل‌های زبانی برای تشخیص اسپم (Spam Detection)
  • 62. مدل‌های زبانی برای تشخیص کلاهبرداری (Fraud Detection)
  • 63. مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل نحو (Syntactic Parsing)
  • 64. مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل معنایی (Semantic Parsing)
  • 65. مدل‌های زبانی برای تحلیل گفتگو (Dialogue Analysis)
  • 66. مدل‌های زبانی برای تولید متن خلاقانه (Creative Text Generation)
  • 67. مدل‌های زبانی برای چت‌بات‌ها (Chatbots)
  • 68. مدل‌های زبانی برای بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
  • 69. مدل‌های زبانی برای پیشنهاد محتوا (Content Recommendation)
  • 70. مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل نظرات (Review Analysis)
  • 71. مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی (Social Media Analysis)
  • 72. مدل‌های زبانی برای تشخیص زبان (Language Identification)
  • 73. مدل‌های زبانی برای تشخیص لهجه (Accent Detection)
  • 74. مدل‌های زبانی برای تشخیص نویسنده (Author Identification)
  • 75. مدل‌های زبانی برای تشخیص دروغ (Deception Detection)
  • 76. مدل‌های زبانی برای تشخیص احساسات در متن‌های طولانی
  • 77. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
  • 78. مدل‌های زبانی برای تولید زیرنویس (Caption Generation)
  • 79. مدل‌های زبانی برای تولید کد (Code Generation)
  • 80. مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل کد (Code Analysis)
  • 81. مدل‌های زبانی برای کشف دانش (Knowledge Discovery)
  • 82. مدل‌های زبانی برای هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 83. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای سرعت و کارایی
  • 84. کوچک‌سازی مدل‌ها (Model Compression)
  • 85. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 86. کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 87. استفاده از TensorFlow Lite برای استقرار مدل‌ها
  • 88. استفاده از TensorFlow Serving برای استقرار مدل‌ها
  • 89. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 90. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 91. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 92. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای NLP
  • 93. مدل‌های زبانی با قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 94. تجزیه و تحلیل اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
  • 95. تجزیه و تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 96. مدل‌های زبانی و مسائل اخلاقی (Ethical Considerations)
  • 97. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
  • 98. حریم خصوصی (Privacy) در مدل‌های زبانی
  • 99. امنیت (Security) مدل‌های زبانی
  • 100. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی

📚 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 بهینه‌سازی مدل‌های زبانی با TensorFlow”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا