MAPress
کتاب تشخیص قطبیت اهداف توسعه پایدار با مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمای عملی برای پایش پایداری

کتاب تشخیص قطبیت اهداف توسعه پایدار با مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمای عملی برای پایش پایداری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 تشخیص قطبیت اهداف توسعه پایدار با مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمای عملی برای پایش پایداری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه پایدار

موضوع میانی: تحلیل متون برای پایش پایداری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. بخش اول: مبانی و مفاهیم کلیدی**
  • 2. مقدمه بر دوره: هوش مصنوعی در خدمت توسعه پایدار
  • 3. توسعه پایدار چیست؟ تاریخچه، ابعاد و اهمیت آن
  • 4. آشنایی دقیق با ۱۷ هدف توسعه پایدار (SDGs)
  • 5. شاخص‌ها و اهداف فرعی هر یک از SDGs
  • 6. نقش داده و تحلیل آن در پایش اهداف توسعه پایدار
  • 7. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 8. پردازش زبان طبیعی (NLP): پل ارتباطی ماشین و زبان انسان
  • 9. چرا تحلیل متن اخبار برای پایش پایداری حیاتی است؟
  • 10. معرفی مقاله الهام‌بخش: Polarity Detection of Sustainable Development Goals
  • 11. تشخیص قطبیت (Polarity Detection) چیست؟ فراتر از تحلیل احساسات
  • 12. ساختار کلی یک پروژه تحلیل متن برای پایداری
  • 13. بخش دوم: آماده‌سازی داده‌ها: از جمع‌آوری تا برچسب‌زنی**
  • 14. منابع داده: شناسایی خبرگزاری‌ها، وب‌سایت‌ها و منابع معتبر
  • 15. روش‌های جمع‌آوری داده: APIها در مقابل وب اسکرپینگ
  • 16. آشنایی با ابزارهای وب اسکرپینگ (مانند Scrapy و BeautifulSoup)
  • 17. ساخت یک خزنده (Crawler) ساده برای جمع‌آوری اخبار
  • 18. پاک‌سازی و پیش‌پردازش متون خبری (نویز زدایی، حذف HTML)
  • 19. مبانی پیش‌پردازش متن: توکنایزیشن (Tokenization)
  • 20. حذف کلمات توقف (Stop Words) و علائم نگارشی
  • 21. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتایزیشن (Lemmatization)
  • 22. چالش‌های پیش‌پردازش متون فارسی
  • 23. اهمیت داده‌های برچسب‌خورده در مدل‌های نظارت‌شده
  • 24. طراحی چارچوب برچسب‌زنی: شناسایی SDG و قطبیت
  • 25. دستورالعمل‌های برچسب‌زنی برای ارزیابان انسانی
  • 26. ابزارهای برچسب‌زنی داده (مانند Doccano)
  • 27. محاسبه پایایی بین ارزیابان (Inter-Annotator Agreement)
  • 28. ایجاد مجموعه داده آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 29. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای متون
  • 30. بخش سوم: مدل‌های سنتی و بازنمایی متن**
  • 31. بازنمایی متن: از کلمات به بردارها
  • 32. مدل کیسه کلمات (Bag-of-Words)
  • 33. مدل TF-IDF و اهمیت وزن‌دهی به کلمات
  • 34. مقدمه‌ای بر تعبیه کلمات (Word Embeddings)
  • 35. آشنایی با Word2Vec و GloVe
  • 36. ساخت مدل پایه با استفاده از روش‌های کلاسیک (مانند SVM و Naive Bayes)
  • 37. ارزیابی مدل‌های کلاسیک برای طبقه‌بندی متون SDG
  • 38. محدودیت‌های مدل‌های سنتی در درک مفهوم و زمینه
  • 39. بخش چهارم: ورود به دنیای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)**
  • 40. انقلاب مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer)
  • 41. معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 42. معرفی مدل BERT و خانواده آن
  • 43. معرفی مدل‌های GPT و رویکردهای مولد
  • 44. مدل‌های چندزبانه و اهمیت آن‌ها برای زبان فارسی
  • 45. آشنایی با پلتفرم Hugging Face: هاب مدل‌ها و مجموعه داده‌ها
  • 46. راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی: Python, PyTorch/TensorFlow, Transformers
  • 47. انتخاب مدل پایه مناسب برای وظیفه تشخیص قطبیت SDG
  • 48. بخش پنجم: پیاده‌سازی عملی با مدل‌های زبانی بزرگ**
  • 49. طبقه‌بندی متن با رویکرد Fine-Tuning
  • 50. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-Tuning یک مدل ترنسفورمر
  • 51. فرآیند Fine-Tuning گام به گام با کتابخانه Transformers
  • 52. تنظیم هایپرپارامترها برای بهینه‌سازی عملکرد مدل
  • 53. طبقه‌بندی چند برچسبی (Multi-Label Classification): یک خبر و چند SDG
  • 54. مدیریت عدم توازن داده‌ها (Data Imbalance) در کلاس‌های SDG
  • 55. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در عمل
  • 56. رویکرد یادگیری بدون شلیک (Zero-Shot Learning) برای شناسایی SDG
  • 57. استفاده از Zero-Shot Classification برای تشخیص قطبیت
  • 58. رویکرد یادگیری با چند شلیک (Few-Shot Learning)
  • 59. مهندسی اعلان (Prompt Engineering) برای استخراج قطبیت
  • 60. مقایسه عملکرد Fine-Tuning در مقابل Zero-Shot
  • 61. بخش ششم: ارزیابی، تفسیر و بهبود مدل**
  • 62. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 63. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 64. دقت (Precision)، بازیابی (Recall) و امتیاز F1
  • 65. معیار ROC-AUC و کاربرد آن
  • 66. تحلیل خطا: چرا مدل ما اشتباه می‌کند؟
  • 67. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی بزرگ (XAI)
  • 68. استفاده از ابزارهایی مانند LIME و SHAP برای درک تصمیمات مدل
  • 69. شناسایی و کاهش سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 70. تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود عملکرد: بهینه‌سازی مدل و تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 71. بخش هفتم: مباحث پیشرفته در تحلیل پایداری**
  • 72. تحلیل مبتنی بر جنبه (Aspect-Based Sentiment Analysis) برای SDGs
  • 73. شناسایی نهادهای نام‌دار (Named Entity Recognition) مرتبط با پایداری
  • 74. استخراج روابط بین نهادها و اهداف SDG
  • 75. تحلیل زمانی (Temporal Analysis): ردیابی قطبیت SDGs در طول زمان
  • 76. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) برای کشف روندهای پایداری
  • 77. تشخیص اخبار جعلی (Fake News) در حوزه توسعه پایدار
  • 78. تحلیل بین زبانی (Cross-Lingual Analysis) برای مقایسه پوشش خبری جهانی
  • 79. تشخیص دلایل و پیامدها در متون پایداری
  • 80. بخش هشتم: ساخت یک سیستم کامل و کاربردی**
  • 81. معماری یک سیستم پایش پایداری از صفر تا صد
  • 82. استقرار (Deployment) مدل آموزش‌دیده
  • 83. ساخت یک API با استفاده از FastAPI یا Flask
  • 84. ایجاد یک داشبورد تعاملی برای بصری‌سازی نتایج
  • 85. استفاده از ابزارهایی مانند Streamlit یا Dash
  • 86. تولید گزارش‌های خودکار از تحلیل اخبار روزانه
  • 87. مقیاس‌پذیری سیستم برای پردازش حجم بالای داده
  • 88. یکپارچه‌سازی با دیگر منابع داده (مانند داده‌های اقتصادی و اجتماعی)
  • 89. بخش نهم: ملاحظات اخلاقی و آینده پژوهی**
  • 90. هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI) در زمینه پایداری
  • 91. چالش‌های اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌های خبری
  • 92. تأثیرات اجتماعی مدل‌های تحلیل متن
  • 93. نقش هوش مصنوعی در سیاست‌گذاری‌های مبتنی بر شواهد
  • 94. آینده مدل‌های زبانی در علوم پایداری
  • 95. فراتر از متن: تحلیل چندوجهی (Multi-Modal) پایداری (متن، تصویر، ویدئو)
  • 96. جمع‌بندی دوره و مرور آموخته‌ها
  • 97. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم کامل پایش قطبیت SDG

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.