کتاب خلاصه‌سازی متن (Text Summarization) با یادگیری عمیق با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب خلاصه‌سازی متن (Text Summarization) با یادگیری عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر خلاصه‌سازی متن
• 2. انواع روش‌های خلاصه‌سازی متن
• 3. کاربردهای خلاصه‌سازی متن
• 4. چالش‌های خلاصه‌سازی متن
• 5. مروری بر مفاهیم پایه یادگیری عمیق
• 6. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های مورد نیاز (TensorFlow, PyTorch)
• 7. آشنایی با تنسورها و عملیات آن‌ها
• 8. مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی
• 9. آشنایی با تابع فعال‌سازی
• 10. بهینه‌سازی شبکه عصبی
• 11. معرفی مدل‌های زبانی (Language Models)
• 12. Embedding چیست و چرا مهم است؟
• 13. انواع Embedding (Word2Vec, GloVe, FastText)
• 14. آموزش Embedding با استفاده از کتابخانه‌ها
• 15. مدل‌های RNN (Recurrent Neural Networks)
• 16. مدل‌های LSTM (Long Short-Term Memory)
• 17. مدل‌های GRU (Gated Recurrent Units)
• 18. ساختمان RNN برای خلاصه‌سازی متن
• 19. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder) در خلاصه‌سازی
• 20. پیاده‌سازی یک مدل رمزگذار-رمزگشا ساده
• 21. توجه (Attention) چیست و اهمیت آن
• 22. مکانیزم‌های توجه در شبکه‌های عصبی
• 23. مدل‌های با توجه در خلاصه‌سازی
• 24. پیاده‌سازی مدل با توجه
• 25. معرفی Transformer و معماری آن
• 26. معرفی Self-Attention
• 27. پیاده‌سازی Transformer
• 28. مدل‌های Pre-trained زبان (BERT, GPT, T5)
• 29. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های Pre-trained
• 30. خلاصه‌سازی متن با BERT
• 31. خلاصه‌سازی متن با GPT
• 32. خلاصه‌سازی متن با T5
• 33. آشنایی با Tokenization
• 34. روش‌های مختلف Tokenization
• 35. پیش‌پردازش متن (Text Preprocessing)
• 36. تمیز کردن داده‌ها (Data Cleaning)
• 37. نرمال‌سازی متن (Text Normalization)
• 38. جدا کردن جملات (Sentence Segmentation)
• 39. بررسی مجموعه داده‌های خلاصه‌سازی متن
• 40. بارگیری و آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
• 41. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبار سنجی و تست
• 42. شاخص‌های ارزیابی (ROUGE, BLEU)
• 43. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی
• 44. انتخاب بهترین مدل بر اساس معیارها
• 45. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 46. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 47. افزایش سرعت آموزش با GPU
• 48. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 49. Overfitting و Underfitting
• 50. روش‌های مقابله با Overfitting
• 51. بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 52. تبدیل متن به کد (Source Code Summarization)
• 53. خلاصه‌سازی اخبار (News Summarization)
• 54. خلاصه‌سازی مکالمات (Dialogue Summarization)
• 55. خلاصه‌سازی مقالات علمی (Scientific Paper Summarization)
• 56. خلاصه‌سازی بر اساس کلمات کلیدی
• 57. خلاصه‌سازی با استفاده از اطلاعات اضافی
• 58. خلاصه‌سازی چند زبانه (Multilingual Summarization)
• 59. چالش‌های خلاصه‌سازی متن فارسی
• 60. راه‌حل‌های خلاصه‌سازی متن فارسی
• 61. معرفی ابزارهای متن‌باز خلاصه‌سازی متن
• 62. کاربرد APIهای خلاصه‌سازی متن
• 63. مقایسه مدل‌های مختلف خلاصه‌سازی
• 64. انتخاب مدل مناسب برای پروژه
• 65. بهبود کیفیت خلاصه‌سازی
• 66. مدل‌های خلاصه سازی مبتنی بر Reinforcement Learning
• 67. کاربرد Reinforcement Learning در خلاصه‌سازی
• 68. ساختن یک محیط Reinforcement Learning
• 69. طراحی تابع پاداش (Reward Function)
• 70. بهبود عملکرد Reinforcement Learning
• 71. استفاده از خلاصه سازی در پاسخ به سوال (Question Answering)
• 72. خلاصه سازی متن در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 73. اهمیت خلاصه‌سازی در وبسایت‌ها و اپلیکیشن‌ها
• 74. کاربرد خلاصه‌سازی در موتورهای جستجو
• 75. مسائل اخلاقی در خلاصه‌سازی
• 76. آسیب‌های احتمالی خلاصه‌سازی
• 77. چگونگی جلوگیری از سوء استفاده از خلاصه‌سازی
• 78. آینده خلاصه‌سازی متن
• 79. روند‌های جدید در خلاصه‌سازی
• 80. تحولات در مدل‌های زبانی
• 81. ادغام خلاصه‌سازی با سایر تکنیک‌های NLP
• 82. استفاده از هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در خلاصه‌سازی
• 83. طراحی رابط کاربری برای یک سیستم خلاصه‌سازی
• 84. پیاده‌سازی یک سیستم خلاصه‌سازی متن
• 85. استقرار (Deployment) مدل‌های خلاصه‌سازی
• 86. نظارت بر عملکرد مدل در محیط واقعی
• 87. به‌روزرسانی مدل بر اساس بازخورد
• 88. مستندسازی پروژه
• 89. ارائه نتایج و گزارش‌دهی
• 90. آشنایی با کتابخانه Hugging Face Transformers
• 91. استفاده از کتابخانه Hugging Face برای خلاصه‌سازی
• 92. مدیریت نسخه‌های مدل
• 93. افزودن قابلیت‌های جدید به سیستم خلاصه‌سازی
• 94. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف با داده‌های جدید
• 95. بهبود سرعت خلاصه‌سازی
• 96. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 97. بررسی خطاهای رایج در خلاصه‌سازی
• 98. رفع اشکالات و بهبود عملکرد
• 99. به اشتراک گذاشتن مدل و کد
• 100. همکاری با دیگران در پروژه‌های خلاصه‌سازی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 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