, ,

کتاب ROUGE در عمل: ارزیابی و بهبود مدل‌های خلاصه‌ساز در دنیای واقعی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 ROUGE در عمل: ارزیابی و بهبود مدل‌های خلاصه‌ساز در دنیای واقعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: معیارهای ارزیابی (Perplexity, BLEU, ROUGE)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر خلاصه‌سازی متن و مدل‌های ROUGE
  • 2. مبانی پردازش زبان طبیعی برای خلاصه‌سازی
  • 3. معماری مدل‌های آماری خلاصه‌سازی
  • 4. مدل‌های مبتنی بر پوشش (Coverage Models)
  • 5. مدل‌های مبتنی بر امتیازدهی (Scoring Models)
  • 6. معرفی معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی: ROUGE
  • 7. مفهوم Precision، Recall و F1-Score در ROUGE
  • 8. انواع مختلف معیارهای ROUGE: ROUGE-N
  • 9. انواع مختلف معیارهای ROUGE: ROUGE-L
  • 10. انواع مختلف معیارهای ROUGE: ROUGE-S
  • 11. نحوه محاسبه ROUGE-N با مثال
  • 12. نحوه محاسبه ROUGE-L با مثال
  • 13. نحوه محاسبه ROUGE-S با مثال
  • 14. پیاده‌سازی عملی معیارهای ROUGE با Python
  • 15. استفاده از کتابخانه‌های موجود برای محاسبه ROUGE
  • 16. مجموعه داده‌های استاندارد برای ارزیابی خلاصه‌سازی
  • 17. مجموعه داده‌های خبری و مقالات علمی
  • 18. مجموعه داده‌های خلاصه‌سازی مکالمات
  • 19. مجموعه داده‌های خلاصه‌سازی اسناد حقوقی
  • 20. آماده‌سازی داده‌ها برای ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی
  • 21. پیش‌پردازش متن: توکن‌سازی و نرمال‌سازی
  • 22. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 23. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی (Stemming & Lemmatization)
  • 24. مدل‌های خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
  • 25. معرفی الگوریتم‌های خلاصه‌سازی استخراجی
  • 26. الگوریتم LexRank
  • 27. الگوریتم TextRank
  • 28. الگوریتم LSA (Latent Semantic Analysis)
  • 29. الگوریتم SumBasic
  • 30. روش‌های مبتنی بر امتیازدهی جملات
  • 31. رتبه‌بندی جملات بر اساس اهمیت
  • 32. انتخاب جملات برتر برای خلاصه‌سازی
  • 33. ارزیابی خلاصه‌سازی استخراجی با ROUGE
  • 34. مدل‌های خلاصه‌سازی چکیده‌ای (Abstractive Summarization)
  • 35. معماری مدل‌های Seq2Seq برای خلاصه‌سازی
  • 36. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM/GRU
  • 37. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 38. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer)
  • 39. معماری Encoder-Decoder در ترنسفورمر
  • 40. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 41. معرفی مدل‌های BART و T5
  • 42. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های Pre-trained
  • 43. تنظیم دقیق مدل‌های BART برای خلاصه‌سازی
  • 44. تنظیم دقیق مدل‌های T5 برای خلاصه‌سازی
  • 45. ارزیابی خلاصه‌سازی چکیده‌ای با ROUGE
  • 46. چالش‌های ارزیابی خلاصه‌سازی چکیده‌ای
  • 47. محدودیت‌های معیارهای ROUGE
  • 48. خطاهای رایج در خلاصه‌سازی استخراجی
  • 49. خطاهای رایج در خلاصه‌سازی چکیده‌ای
  • 50. تولید خلاصه‌های طولانی و غیرمرتبط
  • 51. حذف اطلاعات کلیدی در خلاصه‌سازی
  • 52. تکرار و افزونگی در خلاصه‌های تولید شده
  • 53. عدم انسجام و پیوستگی در خلاصه‌های تولید شده
  • 54. مغالطه و تحریف اطلاعات در خلاصه‌سازی
  • 55. ارائه خلاصه‌هایی که با چارچوب رسمی مغایر است
  • 56. بهبود کیفیت خلاصه‌های تولید شده
  • 57. استفاده از تکنیک‌های پس‌پردازش (Post-processing)
  • 58. فیلتر کردن جملات تکراری
  • 59. اصلاح ساختار جملات
  • 60. مدیریت اطلاعات نامربوط
  • 61. راهکارهای ارتقاء معیارهای ارزیابی
  • 62. معیارهای مبتنی بر معنا (Semantic Similarity)
  • 63. استفاده از مدل‌های Embeddings برای ارزیابی
  • 64. مفهوم Entailment و Contradiction در ارزیابی
  • 65. معیارهای مبتنی بر خوانایی و انسجام
  • 66. ارزیابی خلاصه‌سازی در حوزه‌های تخصصی
  • 67. خلاصه‌سازی متون خبری و سیاسی
  • 68. خلاصه‌سازی مقالات علمی و پژوهشی
  • 69. خلاصه‌سازی متون حقوقی و قضایی
  • 70. خلاصه‌سازی اسناد اداری و سازمانی
  • 71. خلاصه‌سازی مکالمات و چت‌ها
  • 72. کاربردهای عملی خلاصه‌سازی متن
  • 73. سیستم‌های خبرخوان خودکار
  • 74. دستیارهای هوشمند و خلاصه‌سازی اطلاعات
  • 75. ابزارهای خلاصه‌سازی برای دانشجویان و پژوهشگران
  • 76. ابزارهای خلاصه‌سازی برای مدیران و تصمیم‌گیران
  • 77. کاربرد خلاصه‌سازی در تحلیل داده‌های متنی
  • 78. ملاحظات اخلاقی در خلاصه‌سازی متن
  • 79. حفظ حقوق مالکیت معنوی در خلاصه‌سازی
  • 80. جلوگیری از انتشار اطلاعات نادرست
  • 81. تأثیر خلاصه‌سازی بر درک مطلب
  • 82. مسئولیت‌پذیری در تولید خلاصه‌ها
  • 83. مطالعات موردی در ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی
  • 84. بررسی عملکرد مدل‌های مختلف بر روی مجموعه داده‌های ایرانی
  • 85. تحلیل نقاط قوت و ضعف مدل‌های خلاصه‌سازی
  • 86. پیشنهادات برای بهبود مدل‌های خلاصه‌سازی در ایران
  • 87. روندهای نوین در خلاصه‌سازی متن
  • 88. خلاصه‌سازی چندزبانه (Multilingual Summarization)
  • 89. خلاصه‌سازی تعاملی (Interactive Summarization)
  • 90. خلاصه‌سازی مبتنی بر دانش (Knowledge-based Summarization)
  • 91. خلاصه‌سازی در محیط‌های واقعیت افزوده و مجازی
  • 92. آیندهٔ خلاصه‌سازی متن و نقش هوش مصنوعی
  • 93. طراحی و پیاده‌سازی سیستم خلاصه‌سازی سفارشی
  • 94. انتخاب معماری مناسب برای خلاصه‌سازی
  • 95. آماده‌سازی داده‌های آموزشی سفارشی
  • 96. تنظیم پارامترهای مدل برای بهترین عملکرد
  • 97. ارزیابی جامع سیستم خلاصه‌سازی سفارشی
  • 98. مستندسازی فنی سیستم خلاصه‌سازی
  • 99. راهنمای استفاده از سیستم خلاصه‌سازی
  • 100. پشتیبانی و به‌روزرسانی سیستم خلاصه‌سازی

📚 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 ROUGE در عمل: ارزیابی و بهبود مدل‌های خلاصه‌ساز در دنیای واقعی”

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

پیمایش به بالا