کتاب کاربرد NLP در حوزه مدیریت دانش سازمانی
, ,

کتاب کاربرد NLP در حوزه مدیریت دانش سازمانی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000016445 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 کاربرد NLP در حوزه مدیریت دانش سازمانی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدیریت دانش (KM) و چالش‌های آن
  • 2. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 3. چرا NLP راهکار کلیدی برای مدیریت دانش مدرن است؟
  • 4. مروری بر کاربردهای NLP در سازمان‌ها (Case Study)
  • 5. انواع دانش سازمانی: صریح، ضمنی و نهفته
  • 6. نقش داده‌های بدون ساختار (Unstructured Data) در سازمان‌ها
  • 7. آشنایی با اکوسیستم پایتون برای NLP (NLTK, spaCy, Scikit-learn)
  • 8. راه‌اندازی محیط توسعه و نصب کتابخانه‌های ضروری
  • 9. مفاهیم پایه: مجموعه متنی (Corpus)، سند (Document)، توکن (Token)
  • 10. اولین پروژه NLP: تحلیل فراوانی کلمات در اسناد سازمانی
  • 11. جمع‌آوری و استخراج متون از منابع مختلف (وب، فایل‌های PDF, DOCX)
  • 12. پاکسازی متن: حذف تگ‌های HTML، کاراکترهای خاص و نویز
  • 13. نرمال‌سازی متن: یکسان‌سازی کاراکترها و حروف
  • 14. تبدیل به حروف کوچک (Lowercasing)
  • 15. توکن‌سازی (Tokenization): شکستن متن به جملات و کلمات
  • 16. حذف کلمات توقف (Stop Words) در متون فارسی و انگلیسی
  • 17. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و محدودیت‌های آن
  • 18. ریشه‌بابی واژگانی (Lemmatization) و برتری آن نسبت به Stemming
  • 19. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
  • 20. استفاده از عبارات منظم (Regular Expressions) برای پاکسازی پیشرفته متن
  • 21. بازنمایی متن: از کلمات تا بردارها
  • 22. مدل کیسه کلمات (Bag-of-Words)
  • 23. محاسبه وزن کلمات با TF (Term Frequency)
  • 24. محاسبه وزن کلمات با IDF (Inverse Document Frequency)
  • 25. مدل برداری فضای متنی (Vector Space Model) با TF-IDF
  • 26. مفهوم N-gram برای حفظ ترتیب کلمات
  • 27. استخراج ویژگی از متن برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. مقدمه‌ای بر جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 29. آشنایی با مدل Word2Vec (الگوریتم‌های Skip-gram و CBOW)
  • 30. آشنایی با مدل GloVe (Global Vectors for Word Representation)
  • 31. آشنایی با مدل FastText و کاربرد آن برای کلمات خارج از واژگان
  • 32. طبقه‌بندی متون (Text Classification) چیست؟
  • 33. کاربرد طبقه‌بندی در مدیریت دانش: دسته‌بندی خودکار اسناد و تیکت‌ها
  • 34. الگوریتم Naive Bayes برای طبقه‌بندی متون
  • 35. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی متون
  • 36. خوشه‌بندی متون (Text Clustering) چیست؟
  • 37. کاربرد خوشه‌بندی در مدیریت دانش: کشف موضوعات پنهان در اسناد
  • 38. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی اسناد
  • 39. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 40. الگوریتم تخصیص پنهان دیریکله (LDA)
  • 41. تفسیر و ارزیابی موضوعات استخراج شده توسط LDA
  • 42. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition – NER)
  • 43. کاربرد NER در استخراج اطلاعات از رزومه‌ها و گزارش‌ها
  • 44. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در بازخوردهای کارکنان
  • 45. استخراج رابطه (Relation Extraction) بین موجودیت‌ها
  • 46. مقدمه‌ای بر ساخت گراف دانش (Knowledge Graph)
  • 47. پایگاه‌داده‌های گرافی (Neo4j) برای ذخیره گراف دانش
  • 48. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 49. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
  • 50. خلاصه‌سازی چکیده‌ای (Abstractive Summarization)
  • 51. کاربرد خلاصه‌سازی در تهیه گزارش‌های مدیریتی و صورت جلسات
  • 52. بهبود موتورهای جستجوی داخلی سازمان
  • 53. مفهوم جستجوی معنایی (Semantic Search) در مقابل جستجوی کلیدواژه‌ای
  • 54. پیاده‌سازی جستجوی معنایی با استفاده از TF-IDF و شباهت کسینوسی
  • 55. پیاده‌سازی جستجوی معنایی پیشرفته با Word Embeddings
  • 56. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
  • 57. سیستم‌های پرسش و پاسخ استخراجی (Extractive QA)
  • 58. ساخت یک سیستم تطبیق سوالات متداول (FAQ Matching)
  • 59. شناسایی اسناد تکراری یا مشابه در پایگاه دانش
  • 60. استخراج کلیدواژه‌ها و عبارات کلیدی از اسناد
  • 61. شناسایی کارشناسان موضوعی (Subject Matter Experts) از طریق تحلیل متون
  • 62. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی برای NLP
  • 63. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و مشکل محوشدگی گرادیان
  • 64. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه-مدت (LSTM)
  • 65. شبکه‌های واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 66. معماری Sequence-to-Sequence برای ترجمه و خلاصه‌سازی
  • 67. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و تاثیر آن در NLP
  • 68. معماری ترنسفورمر (Transformer): انقلابی در NLP
  • 69. آشنایی با مفهوم یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
  • 70. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
  • 71. آشنایی با مدل BERT و معماری‌های مبتنی بر آن
  • 72. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و هوش مصنوعی مولد
  • 73. آشنایی با خانواده مدل‌های GPT
  • 74. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای وظایف مدیریت دانش
  • 75. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی: Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought
  • 76. استفاده از API مدل‌های زبانی بزرگ (مانند OpenAI API)
  • 77. بهینه‌سازی (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای وظایف خاص سازمانی
  • 78. معماری تولید افزوده بازیابی (Retrieval-Augmented Generation – RAG)
  • 79. کاربرد RAG برای سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش سازمانی
  • 80. مقدمه‌ای بر پایگاه‌داده‌های برداری (Vector Databases) مانند Pinecone و Chroma
  • 81. ترکیب گراف دانش و LLM‌ها برای استدلال پیچیده
  • 82. طراحی معماری یک سیستم NLP در مقیاس سازمانی
  • 83. ایجاد پایپ‌لاین‌های پردازش داده‌های متنی
  • 84. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Precision, Recall, F1-Score)
  • 85. معیارهای ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی (ROUGE) و ترجمه (BLEU)
  • 86. استقرار مدل‌های NLP به عنوان یک سرویس وب (API) با FastAPI
  • 87. کانتینرسازی برنامه‌های NLP با استفاده از Docker
  • 88. مقدمه‌ای بر MLOps برای پروژه‌های NLP
  • 89. نظارت بر عملکرد مدل (Model Monitoring) و تشخیص افت کیفیت
  • 90. استراتژی‌های بازآموزی مدل با داده‌های جدید سازمانی
  • 91. چالش‌های مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های NLP
  • 92. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات در پروژه‌های NLP سازمانی
  • 93. شناسایی و کاهش سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
  • 94. تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری مدل‌های NLP (XAI)
  • 95. چالش‌های کار با زبان فارسی در NLP
  • 96. مروری بر ابزارها و کتابخانه‌های فارسی NLP (مانند Hazm)
  • 97. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند مدیریت دانش
  • 98. ارائه پروژه نهایی و بررسی نتایج
  • 99. روندهای آینده در حوزه NLP و مدیریت دانش
  • 100. جمع‌بندی دوره و مسیرهای یادگیری آینده

📚 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 کاربرد NLP در حوزه مدیریت دانش سازمانی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا