کتاب ساخت ابزارهای خودکار برای ارزیابی و رتبه‌بندی متون آموزشی با NLP
, ,

کتاب ساخت ابزارهای خودکار برای ارزیابی و رتبه‌بندی متون آموزشی با NLP

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000005884 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 ساخت ابزارهای خودکار برای ارزیابی و رتبه‌بندی متون آموزشی با NLP

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر ارزیابی خودکار متون آموزشی
  • 2. اهمیت و کاربردهای NLP در صنعت آموزش
  • 3. مروری بر ابزارها و چالش‌های موجود
  • 4. مفاهیم پایه برنامه‌نویسی پایتون برای NLP
  • 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (Python, Jupyter, VS Code)
  • 6. کار با کتابخانه‌های اصلی پایتون: NumPy و Pandas
  • 7. پردازش زبان طبیعی چیست؟ تاریخچه و مفاهیم کلیدی
  • 8. آشنایی با کتابخانه‌های معروف NLP: NLTK و SpaCy
  • 9. اولین پروژه: تحلیل ساده یک متن آموزشی
  • 10. تعریف معیارهای ارزیابی: خوانایی، وضوح و انسجام
  • 11. تعریف معیارهای رتبه‌بندی: مرتبط بودن و عمق محتوا
  • 12. انواع متون آموزشی: از مقالات تا کتاب‌های درسی
  • 13. آشنایی با پایپ‌لاین (Pipeline) استاندارد در پروژه‌های NLP
  • 14. جمع‌آوری دادگان (Dataset) اولیه برای پروژه
  • 15. اخلاق در NLP: سوگیری (Bias) و انصاف در ارزیابی خودکار
  • 16. روش‌های جمع‌آوری متن: وب‌اسکرپینگ و API
  • 17. استفاده از کتابخانه BeautifulSoup برای استخراج متن از وب
  • 18. کار با APIها برای دریافت متون آموزشی
  • 19. پاک‌سازی متن: حذف تگ‌های HTML و کاراکترهای اضافی
  • 20. پیش‌پردازش متن: یکسان‌سازی (Normalization)
  • 21. توکنایزیشن (Tokenization): شکستن متن به جملات و کلمات
  • 22. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 23. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) با NLTK
  • 24. لماتایزیشن (Lemmatization) با SpaCy
  • 25. تفاوت Stemming و Lemmatization و کاربرد هرکدام
  • 26. تشخیص و پردازش علائم نگارشی
  • 27. کار با عبارات باقاعده (Regular Expressions) برای پاک‌سازی پیشرفته
  • 28. ساخت یک پایپ‌لاین پیش‌پردازش قابل استفاده مجدد
  • 29. ذخیره‌سازی و مدیریت دادگان پاک‌سازی‌شده
  • 30. بررسی کیفیت داده‌ها پس از پیش‌پردازش
  • 31. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای متن
  • 32. مدل کیسه کلمات (Bag-of-Words)
  • 33. پیاده‌سازی BoW با Scikit-learn
  • 34. مفهوم TF (Term Frequency)
  • 35. مفهوم IDF (Inverse Document Frequency)
  • 36. برداری‌سازی متن با TF-IDF
  • 37. پیاده‌سازی TF-IDF و تحلیل نتایج
  • 38. محدودیت‌های مدل‌های مبتنی بر شمارش کلمات
  • 39. مقدمه‌ای بر بازنمایی توزیعی کلمات (Word Embeddings)
  • 40. معماری و منطق مدل Word2Vec
  • 41. آموزش مدل Word2Vec بر روی دادگان آموزشی
  • 42. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده Word2Vec
  • 43. آشنایی با مدل GloVe
  • 44. برداری‌سازی اسناد (Document Embeddings) با Doc2Vec
  • 45. مقایسه BoW، TF-IDF و Word Embeddings
  • 46. ارزیابی خوانایی متن: شاخص Flesch-Kincaid
  • 47. پیاده‌سازی الگوریتم‌های خوانایی‌سنجی
  • 48. تحلیل پیچیدگی واژگان (Lexical Complexity)
  • 49. تحلیل ساختار گرامری و پیچیدگی جمله
  • 50. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 51. الگوریتم تخصیص پنهان دیریکله (LDA)
  • 52. پیاده‌سازی LDA برای کشف موضوعات در متون آموزشی
  • 53. ارزیابی و تفسیر مدل‌های موضوعی
  • 54. طبقه‌بندی متن (Text Classification) برای ارزیابی
  • 55. استفاده از الگوریتم Naive Bayes برای طبقه‌بندی سطح دشواری
  • 56. استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی
  • 57. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت و ماتریس درهم‌ریختگی
  • 58. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در متون آموزشی
  • 59. خوشه‌بندی (Clustering) متون برای یافتن گروه‌های مشابه
  • 60. تشخیص تشابه متون (Text Similarity) با کسینوس شباهت
  • 61. استخراج کلمات کلیدی (Keyword Extraction)
  • 62. خلاصه‌سازی خودکار متن (Automatic Summarization)
  • 63. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری‌شده (NER) در متون تخصصی
  • 64. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
  • 65. ترکیب معیارها: ساخت یک امتیاز اولیه برای ارزیابی
  • 66. محدودیت‌های یادگیری ماشین کلاسیک در NLP
  • 67. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 68. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش توالی
  • 69. مشکل محوشدگی گرادیان و شبکه‌های LSTM
  • 70. پیاده‌سازی یک مدل LSTM برای طبقه‌بندی متن
  • 71. شبکه‌های GRU و مقایسه با LSTM
  • 72. مفهوم مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 73. معماری ترنسفورمرها (Transformers): انقلابی در NLP
  • 74. آشنایی با مدل BERT و معماری آن
  • 75. استفاده از مدل‌های BERT از پیش آموزش‌دیده
  • 76. مفهوم Fine-tuning: تنظیم دقیق BERT برای وظیفه خاص
  • 77. Fine-tuning مدل BERT برای ارزیابی انسجام متن
  • 78. استخراج Embeddingهای متنی پیشرفته با BERT
  • 79. مقایسه عملکرد BERT با مدل‌های کلاسیک
  • 80. آشنایی با دیگر مدل‌های ترنسفورمر (GPT, RoBERTa)
  • 81. طراحی معماری سیستم ارزیابی و رتبه‌بندی
  • 82. ساخت پایپ‌لاین پردازش ورودی کاربر
  • 83. تجمیع امتیازها: ترکیب معیارهای خوانایی، موضوعی و معنایی
  • 84. وزن‌دهی به معیارهای مختلف ارزیابی
  • 85. توسعه یک الگوریتم رتبه‌بندی (Ranking Algorithm)
  • 86. ساخت یک API ساده با Flask برای سرویس‌دهی مدل
  • 87. ساخت یک API پیشرفته‌تر با FastAPI
  • 88. کار با ورودی‌ها و خروجی‌های JSON در API
  • 89. آشنایی با پایگاه‌های داده برای ذخیره نتایج
  • 90. اتصال سیستم به پایگاه داده (مانند SQLite یا PostgreSQL)
  • 91. ساخت یک رابط کاربری وب ساده با HTML و CSS
  • 92. اتصال رابط کاربری به API با جاوا اسکریپت
  • 93. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای پاسخ‌دهی سریع
  • 94. مدیریت خطاها و موارد استثنا در سیستم
  • 95. تست و ارزیابی نهایی کل سیستم
  • 96. کانتینرسازی برنامه با Docker
  • 97. استقرار (Deployment) برنامه بر روی یک سرویس ابری (Cloud)
  • 98. تحلیل و شناسایی سوگیری (Bias) در مدل نهایی
  • 99. چالش‌های ارزیابی خودکار و محدودیت‌های سیستم
  • 100. مسیرهای آینده: یادگیری تقویتی و مدل‌های چندوجهی در آموزش

📚 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 ساخت ابزارهای خودکار برای ارزیابی و رتبه‌بندی متون آموزشی با NLP”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا