سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی: ساخت چت‌بات، تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی

کتاب یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی: ساخت چت‌بات، تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی: ساخت چت‌بات، تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی
  • 2. چرا یادگیری عمیق برای NLP مهم است؟
  • 3. مروری بر پایتون، ابزارهای مرتبط و محیط توسعه (Numpy, Pandas, Jupyter)
  • 4. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 5. انواع داده در NLP (متن، گفتار، ساختاریافته)
  • 6. آشنایی با کتابخانه‌های NLTK و SpaCy
  • 7. اصول جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های متنی
  • 8. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌ها (Accuracy, Precision, Recall)
  • 9. پیش‌پردازش متن: توکن‌سازی، نرمال‌سازی (Stemming, Lemmatization)
  • 10. حذف کلمات توقف (Stop Words) و کاراکترهای خاص، Regex
  • 11. مدل‌های زبانی آماری (N-gram)
  • 12. استخراج ویژگی‌های متنی: Bag-of-Words
  • 13. استخراج ویژگی‌های متنی: TF-IDF
  • 14. دسته‌بندی متن با رویکردهای سنتی (Naïve Bayes, SVM)
  • 15. خوشه‌بندی متن (K-Means)
  • 16. مرور بر ارزیابی مدل‌های NLP (Confusion Matrix, F1-Score)
  • 17. اصول یادگیری ماشین: نظارت‌شده، نظارت‌نشده، تقویتی
  • 18. رگرسیون و طبقه‌بندی خطی و لجستیک
  • 19. گرادیان نزولی: ایده و پیاده‌سازی
  • 20. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
  • 21. نورون پرسپترون و توابع فعال‌سازی (Sigmoid, ReLU, Tanh)
  • 22. معماری شبکه‌های عصبی چندلایه (MLP)
  • 23. انتشار رو به جلو (Forward Propagation) و انتشار معکوس (Backpropagation)
  • 24. توابع هزینه و بهینه‌سازی
  • 25. Overfitting و Underfitting، Regularization (L1, L2, Dropout)
  • 26. مقدمه‌ای بر PyTorch و TensorFlow و آموزش مدل‌های پایه
  • 27. محدودیت‌های نمایش‌های سنتی کلمه
  • 28. ایده نمایش کلمات به صورت برداری (Word Embeddings)
  • 29. معرفی Word2Vec: Skip-gram
  • 30. معرفی Word2Vec: CBOW
  • 31. مفاهیم منفی‌نمونه‌برداری و سلسله‌مراتب سافت‌مکس
  • 32. پیاده‌سازی Word2Vec
  • 33. معرفی GloVe: Global Vectors for Word Representation
  • 34. معرفی FastText: Word Embeddings با Subword Information
  • 35. مدل‌های Embeddings از پیش‌آموزش‌دیده
  • 36. ارزیابی و کاربردهای پیشرفته Embeddings
  • 37. محدودیت‌های MLP برای داده‌های ترتیبی
  • 38. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 39. معماری پایه RNN و انتشار حالت پنهان
  • 40. مسئله ناپدید شدن/انفجار گرادیان در RNNs
  • 41. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلندمدت (LSTMs)
  • 42. معماری و گیت‌های LSTM (Forget, Input, Output)
  • 43. واحدهای بازگشتی دروازه‌دار (GRUs)
  • 44. مقایسه LSTM و GRU
  • 45. شبکه‌های RNN دوطرفه (Bi-directional RNNs)
  • 46. پیاده‌سازی RNN، LSTM، GRU با PyTorch/TensorFlow
  • 47. مدل Encoder-Decoder برای وظایف ترتیبی
  • 48. معماری Encoder-Decoder با RNN
  • 49. مشکل بطری اطلاعات (Information Bottleneck) در Encoder-Decoder
  • 50. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و انواع آن
  • 51. Attention در مدل Encoder-Decoder
  • 52. پیاده‌سازی Attention با PyTorch/TensorFlow
  • 53. نمونه کاربرد: خلاصه‌سازی متن با Attention
  • 54. نمونه کاربرد: تشخیص موجودیت نام‌گذاری‌شده (NER)
  • 55. مقدمه‌ای بر Self-Attention
  • 56. نیاز به Transformer: کنار گذاشتن RNNs
  • 57. معماری پایه Transformer
  • 58. Self-Attention در Transformer
  • 59. Multi-Head Attention
  • 60. Position-wise Feed-Forward Networks
  • 61. Encoding موقعیت (Positional Encoding)
  • 62. Layer Normalization و Residual Connections
  • 63. Transformer Encoder Block
  • 64. Transformer Decoder Block
  • 65. پیاده‌سازی کامل Transformer با PyTorch/TensorFlow
  • 66. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 67. داده‌های موازی و آماده‌سازی برای ترجمه
  • 68. مدل Seq2Seq با RNN برای ترجمه
  • 69. ترجمه ماشینی عصبی با Attention (NMT with Attention)
  • 70. استفاده از Transformer برای ترجمه ماشینی
  • 71. تکنیک‌های Decoding: Beam Search, Greedy Search
  • 72. متریک‌های ارزیابی ترجمه (BLEU Score)
  • 73. محدودیت‌ها و چالش‌های NMT
  • 74. مدل‌های Large Multilingual Transformer
  • 75. Fine-tuning مدل‌های Pre-trained برای ترجمه
  • 76. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 77. رویکردهای مختلف در تحلیل احساسات (Lexicon-based, ML-based, DL-based)
  • 78. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های برچسب‌دار احساسی
  • 79. تحلیل احساسات با مدل‌های CNN برای متن
  • 80. تحلیل احساسات با مدل‌های RNN/LSTM
  • 81. تحلیل احساسات با مدل‌های Transformer (BERT, RoBERTa)
  • 82. تحلیل احساسات در سطوح مختلف (جمله، سند)
  • 83. متریک‌های ارزیابی تحلیل احساسات
  • 84. مقدمه‌ای بر چت‌بات‌ها و هوش مصنوعی مکالمه‌ای
  • 85. انواع چت‌بات‌ها (Rule-based, Retrieval-based, Generative)
  • 86. درک زبان طبیعی (NLU): Intent Detection و Entity Recognition
  • 87. مدیریت دیالوگ (Dialogue Management) و حالت‌های مکالمه
  • 88. تولید زبان طبیعی (NLG)
  • 89. ساخت چت‌بات با مدل‌های Transformer (مثل DialoGPT)
  • 90. ارزیابی و بهبود چت‌بات‌ها
  • 91. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): تاریخچه و معماری (GPT-series, LLaMA)
  • 92. Pre-training و Fine-tuning مدل‌های LLM
  • 93. Prompt Engineering: ساخت درخواست‌های مؤثر
  • 94. In-context Learning و Few-shot Learning
  • 95. Bias، Fairness و Ethical AI در NLP
  • 96. Explainable AI (XAI) برای مدل‌های زبانی
  • 97. استقرار مدل‌های NLP در مقیاس صنعتی
  • 98. بهینه‌سازی و سرویس‌دهی مدل‌ها (ONNX, Flask/FastAPI)
  • 99. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های NLP
  • 100. روندهای تحقیقاتی و آینده Deep Learning در NLP

📚 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.