کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش زبان طبیعی (NLP)
, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش زبان طبیعی (NLP)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000353 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 مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش زبان طبیعی (NLP) – 100 سرفصل:
  • 2. آشنایی با پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
  • 3. مروری بر مفاهیم پایه علوم کامپیوتر
  • 4. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 5. نصب و راه‌اندازی پایتون و ابزارهای مورد نیاز NLP
  • 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های NumPy و SciPy
  • 7. آشنایی با کتابخانه Pandas و کار با داده‌ها
  • 8. مقدمه‌ای بر کتابخانه Matplotlib برای تجسم داده‌ها
  • 9. مفاهیم اولیه مدل‌سازی زبانی
  • 10. آشنایی با توکن‌سازی (Tokenization)
  • 11. مروری بر روش‌های پاک‌سازی متن (Text Cleaning)
  • 12. آشنایی با Stemming و Lemmatization
  • 13. مفاهیم N-gram و مدل‌های زبانی N-gram
  • 14. آشنایی با مفهوم Vector Space Model
  • 15. مقدمه‌ای بر Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
  • 16. آشنایی با کتابخانه Gensim
  • 17. کاربرد Word Embeddings در NLP
  • 18. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
  • 19. آشنایی با مدل‌های طبقه‌بندی متن (Text Classification)
  • 20. مروری بر مدل‌های رگرسیون برای NLP
  • 21. آشنایی با اعتبار سنجی مدل (Model Evaluation)
  • 22. مقدمه‌ای بر کتابخانه Scikit-learn
  • 23. استفاده از Scikit-learn برای طبقه‌بندی متن
  • 24. مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی
  • 25. آشنایی با شبکه‌های عصبی Feedforward
  • 26. مقدمه‌ای بر کتابخانه TensorFlow
  • 27. نصب و راه‌اندازی TensorFlow
  • 28. ساخت مدل‌های ساده با TensorFlow
  • 29. آشنایی با مفهوم backpropagation
  • 30. آشنایی با بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 31. مقدمه‌ای بر کتابخانه Keras
  • 32. ساخت مدل‌های عصبی با Keras
  • 33. آشنایی با مفهوم Regularization
  • 34. مقدمه‌ای بر پردازش موازی و محاسبات توزیع‌شده
  • 35. آشنایی با معماری CPU و GPU
  • 36. مقدمه‌ای بر CUDA و OpenCL
  • 37. مفاهیم پایه محاسبات سطح بالا
  • 38. آشنایی با MPI (Message Passing Interface)
  • 39. آشنایی با OpenMP
  • 40. مقدمه‌ای بر سیستم‌های فایل توزیع‌شده
  • 41. آشنایی با Hadoop و MapReduce
  • 42. آشنایی با Spark
  • 43. پردازش موازی با پایتون
  • 44. آشنایی با کتابخانه multiprocessing پایتون
  • 45. بهینه‌سازی کد پایتون برای محاسبات
  • 46. آشنایی با Profiling و Memory Management
  • 47. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها و ساختارهای داده
  • 48. استفاده از GPU برای شتاب‌دهی NLP
  • 49. نصب و تنظیم TensorFlow با GPU
  • 50. بهینه‌سازی مدل‌های NLP برای GPU
  • 51. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 52. آشنایی با LSTM و GRU
  • 53. ساخت مدل‌های RNN با Keras
  • 54. آشنایی با مدل‌های Seq2Seq
  • 55. کاربرد RNN در ترجمه ماشینی
  • 56. آشنایی با Attention Mechanism
  • 57. مقدمه‌ای بر Transformer Networks
  • 58. ساخت مدل Transformer با TensorFlow
  • 59. کاربرد Transformer در NLP
  • 60. آشنایی با Bert و سایر مدل‌های Pre-trained
  • 61. Fine-tuning مدل‌های Pre-trained
  • 62. استفاده از مدل‌های Pre-trained برای کارهای مختلف NLP
  • 63. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی برای HPC (C/C++, Fortran)
  • 64. مفاهیم بهینه‌سازی کد در C/C++ برای HPC
  • 65. آشنایی با OpenCL و CUDA C/C++
  • 66. استفاده از MPI برای محاسبات NLP توزیع‌شده
  • 67. استفاده از Spark برای پردازش داده‌های بزرگ NLP
  • 68. بهینه‌سازی Spark برای NLP
  • 69. آشنایی با محیط‌های محاسباتی ابری (AWS, Google Cloud, Azure)
  • 70. استفاده از سرویس‌های ابری برای NLP
  • 71. مقایسه عملکرد سخت‌افزارها برای NLP
  • 72. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای پروژه‌های NLP
  • 73. آشنایی با معماری Tensor Processing Units (TPUs)
  • 74. استفاده از TPUs برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 75. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی NLP (NLTK, spaCy)
  • 76. مقایسه و انتخاب کتابخانه‌های NLP
  • 77. استفاده از spaCy برای پردازش سریع متن
  • 78. آشنایی با pipeline های NLP
  • 79. طراحی و پیاده‌سازی pipeline های NLP
  • 80. آشنایی با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 81. مفاهیم scaling در مدل‌های زبان
  • 82. آموزش مدل‌های زبان بزرگ
  • 83. کاربرد LLMs در tasks مختلف NLP
  • 84. آشنایی با اخلاق و bias در NLP
  • 85. ارزیابی عملکرد مدل‌های NLP در مقیاس بزرگ
  • 86. بهینه‌سازی هزینه محاسباتی در NLP
  • 87. مدیریت و سازماندهی پروژه‌های NLP
  • 88. ابزارهای version control (Git)
  • 89. مستندسازی پروژه‌های NLP
  • 90. انتشار و استقرار مدل‌های NLP
  • 91. مقدمه‌ای بر Reinforcement Learning در NLP
  • 92. کاربرد Reinforcement Learning در NLP
  • 93. آینده NLP و محاسبات
  • 94. چالش‌های پیش رو در محاسبات NLP
  • 95. نقش HPC در آینده NLP
  • 96. در ادامه 5 سرفصل اضافی پیشنهادی که با سرفصل‌های قبلی متفاوت هستند:
  • 97. پیش‌پردازش و نرمال‌سازی متن (مانند حذف کلمات توقف، ریشه‌یابی و لماتیزاسیون)
  • 98. استفاده از عبارات منظم (Regular Expressions) برای استخراج الگوهای متنی
  • 99. مقدمه‌ای بر کتابخانه NLTK برای وظایف پایه NLP
  • 100. مفهوم بردارسازی متن: Bag-of-Words و TF-IDF

📚 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 مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش زبان طبیعی (NLP)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا