, ,

کتاب تکنیک‌های پیشرفته خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

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 تکنیک‌های پیشرفته خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: AI in Text Summarization

🎓 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. مقدمه: اهمیت خلاصه‌سازی متن
  • 2. انواع خلاصه‌سازی متن: استخراجی و انتزاعی
  • 3. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): تعریف و معماری
  • 4. تاریخچه مختصر LLMs در پردازش زبان طبیعی
  • 5. چرا LLMs برای خلاصه‌سازی مناسب هستند؟
  • 6. مفاهیم کلیدی در LLMs: توکن‌سازی و جاسازی (Embeddings)
  • 7. معماری ترنسفورمر: ستون فقرات LLMs
  • 8. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) و نقش آن
  • 9. ترنسفورمرهای اولیه: BERT و GPT
  • 10. مدل‌های زبانی تولیدی (Generative LLMs)
  • 11. مدل‌های زبانی استخراجی (Extractive LLMs)
  • 12. چالش‌های خلاصه‌سازی متن سنتی
  • 13. مزایای خلاصه‌سازی با LLMs نسبت به روش‌های سنتی
  • 14. انواع تسک‌های خلاصه‌سازی: تک سندی و چند سندی
  • 15. خلاصه‌سازی تک سندی: متدها و تکنیک‌ها
  • 16. خلاصه‌سازی چند سندی: متدها و تکنیک‌ها
  • 17. ارزیابی کیفیت خلاصه‌ها: معیارهای ROUGE
  • 18. معیارهای ارزیابی دیگر: METEOR، BLEU و …
  • 19. نقاط ضعف معیارهای خودکار ارزیابی
  • 20. ارزیابی انسانی خلاصه‌ها
  • 21. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای خلاصه‌سازی
  • 22. مجموعه‌داده‌های رایج برای آموزش خلاصه‌سازی
  • 23. انتخاب مدل مناسب برای وظیفه خلاصه‌سازی
  • 24. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 25. مدیریت طول متن ورودی و محدودیت‌های LLMs
  • 26. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای خلاصه‌سازی
  • 27. پاکسازی متن: حذف نویز و اطلاعات اضافی
  • 28. نرمال‌سازی متن: یکسان‌سازی فرمت‌ها
  • 29. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition) در خلاصه‌سازی
  • 30. نقش پیونددهی دانش (Knowledge Linking) در خلاصه‌سازی
  • 31. استفاده از دانش خارجی برای بهبود خلاصه‌سازی
  • 32. خلاصه‌سازی مبتنی بر گراف (Graph-based Summarization)
  • 33. روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق در خلاصه‌سازی
  • 34. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و LSTM در خلاصه‌سازی
  • 35. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) در خلاصه‌سازی
  • 36. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی انتزاعی
  • 37. مدل‌های encoder-decoder در خلاصه‌سازی
  • 38. مدل‌های encoder-decoder با مکانیزم توجه
  • 39. مدل‌های decoder-only (مانند GPT) برای خلاصه‌سازی
  • 40. مدل‌های encoder-only (مانند BERT) برای خلاصه‌سازی استخراجی
  • 41. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling) در تولید خلاصه‌های انتزاعی
  • 42. جستجوی پرتوی (Beam Search) برای تولید خلاصه‌های بهتر
  • 43. جریمه تکرار (Repetition Penalty) در خلاصه‌های تولیدی
  • 44. تکنیک‌های کنترل طول خلاصه
  • 45. مدل‌های خلاصه‌سازی برای متون طولانی
  • 46. روش‌های خلاصه‌سازی سلسله مراتبی (Hierarchical Summarization)
  • 47. خلاصه‌سازی اسناد بسیار طولانی: چالش‌ها
  • 48. روش‌های مبتنی بر بخش‌بندی (Chunking)
  • 49. مدل‌های خلاصه‌سازی با حافظه بلند مدت
  • 50. استفاده از بازخورد کاربر برای بهبود خلاصه‌سازی
  • 51. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در خلاصه‌سازی
  • 52. تنظیم LLMs با اصول اخلاقی در خلاصه‌سازی
  • 53. سوگیری (Bias) در LLMs و تأثیر آن بر خلاصه‌ها
  • 54. تشخیص و کاهش سوگیری در خلاصه‌سازی
  • 55. شفافیت (Transparency) در فرآیند خلاصه‌سازی
  • 56. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های خلاصه‌سازی
  • 57. خلاصه‌سازی خلاقانه و نوآورانه
  • 58. خلاصه‌سازی برای اهداف خاص: اخبار، مقالات علمی، مکالمات
  • 59. خلاصه‌سازی اخبار: سرعت و دقت
  • 60. خلاصه‌سازی مقالات علمی: حفظ اطلاعات تخصصی
  • 61. خلاصه‌سازی مکالمات: استخراج نکات کلیدی
  • 62. خلاصه‌سازی خلاصه‌ها (Summarizing Summaries)
  • 63. تولید خلاصه‌های سفارشی (Customizable Summaries)
  • 64. خلاصه‌سازی بر اساس علایق کاربر
  • 65. خلاصه‌سازی برای مخاطبان مختلف
  • 66. خلاصه‌سازی با در نظر گرفتن سبک نگارش
  • 67. تکنیک‌های خلاصه‌سازی برای زبان فارسی
  • 68. چالش‌های پردازش زبان طبیعی فارسی
  • 69. منابع و مجموعه داده‌های فارسی برای خلاصه‌سازی
  • 70. بهینه‌سازی مدل‌های LLMs برای زبان فارسی
  • 71. خلاصه‌سازی پرسش-محور (Query-focused Summarization)
  • 72. خلاصه‌سازی مبتنی بر سؤالات کلیدی
  • 73. خلاصه‌سازی تعاملی (Interactive Summarization)
  • 74. نقش LLMs در ابزارهای خلاصه‌سازی خودکار
  • 75. کاربردهای تجاری خلاصه‌سازی با LLMs
  • 76. خلاصه‌سازی برای بهبود خوانایی و درک مطلب
  • 77. خلاصه‌سازی برای جستجوی اطلاعات
  • 78. خلاصه‌سازی برای سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 79. خلاصه‌سازی برای تلخیص محتوای شبکه‌های اجتماعی
  • 80. خلاصه‌سازی برای تولید محتوای کوتاه
  • 81. آینده خلاصه‌سازی متن با LLMs
  • 82. چالش‌های پیش رو و تحقیقات آتی
  • 83. مدل‌های LLMs نسل بعد و تأثیر آنها بر خلاصه‌سازی
  • 84. خودکارسازی کامل فرآیند خلاصه‌سازی
  • 85. مدل‌های خلاصه‌سازی چندوجهی (Multimodal Summarization)
  • 86. خلاصه‌سازی ویدئو و صدا با LLMs
  • 87. خلاصه‌سازی مبتنی بر عامل (Agent-based Summarization)
  • 88. تمرکز بر کارایی و مقیاس‌پذیری در خلاصه‌سازی
  • 89. پیاده‌سازی عملی خلاصه‌سازی با LLMs
  • 90. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 91. مسائل مربوط به مالکیت معنوی خلاصه‌ها
  • 92. آزمایش و ارزیابی مستمر مدل‌های خلاصه‌سازی
  • 93. توسعه ابزارهای کاربرپسند برای خلاصه‌سازی
  • 94. نقش جوامع متن‌باز در پیشرفت خلاصه‌سازی
  • 95. پایان.

📚 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 تکنیک‌های پیشرفته خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)”

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

پیمایش به بالا