کتاب طبقه‌بندی خودکار محتوای README گیت‌هاب با LLM: راهنمای جامع برای افزایش دیده‌شدن و مشارکت در پروژه‌های متن‌باز
, ,

کتاب طبقه‌بندی خودکار محتوای README گیت‌هاب با LLM: راهنمای جامع برای افزایش دیده‌شدن و مشارکت در پروژه‌های متن‌باز

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017499 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 طبقه‌بندی خودکار محتوای README گیت‌هاب با LLM: راهنمای جامع برای افزایش دیده‌شدن و مشارکت در پروژه‌های متن‌باز

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار مبتنی بر هوش مصنوعی و LLMها

موضوع میانی: کاربرد LLMها در بهبود کیفیت و قابلیت استفاده مخازن گیت‌هاب

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در قرن 21
  • 2. انقلاب هوش مصنوعی در مهندسی نرم‌افزار
  • 3. نقش مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در توسعه نرم‌افزار
  • 4. مقدمه‌ای بر گیت‌هاب و اکوسیستم متن‌باز
  • 5. اهمیت مخازن گیت‌هاب در دنیای توسعه نرم‌افزار
  • 6. چالش‌های مدیریت و درک مخازن گیت‌هاب
  • 7. فایل README: اولین نقطه تماس با مخزن
  • 8. اهمیت README در جذب مشارکت‌کنندگان و کاربران
  • 9. محدودیت‌های روش‌های سنتی طبقه‌بندی مخازن
  • 10. معرفی رویکرد طبقه‌بندی مبتنی بر LLM
  • 11. مروری بر مقاله "LLM-based Content Classification Approach for GitHub Repositories by the README Files"
  • 12. اهداف و محدوده این دوره آموزشی
  • 13. مفاهیم پایه مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • 14. معماری مدل‌های ترنسفورمر
  • 15. نحوه عملکرد LLM ها در درک زبان طبیعی
  • 16. انواع LLM ها و کاربردهایشان
  • 17. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 18. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای LLM ها
  • 19. توکن‌سازی و واژگان‌سازی (Tokenization and Vocabulary)
  • 20. بردارسازی متون (Text Vectorization)
  • 21. Embedding های متنی (Word Embeddings, Sentence Embeddings)
  • 22. شناخت مفاهیم کلیدی در README فایل‌ها
  • 23. استخراج اطلاعات کلیدی از README
  • 24. روش‌های اولیه تحلیل محتوای README
  • 25. تحلیل مبتنی بر قوانین و الگوها (Rule-based and Pattern Matching)
  • 26. محدودیت‌های روش‌های سنتی
  • 27. معرفی طبقه‌بندی محتوا (Content Classification)
  • 28. انواع وظایف طبقه‌بندی در NLP
  • 29. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 30. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای NLP و ML
  • 31. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 32. معرفی کتابخانه‌های کلیدی (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers)
  • 33. کار با داده‌های گیت‌هاب
  • 34. نحوه جمع‌آوری داده‌های README
  • 35. مجموعه داده‌های مورد استفاده در مقاله
  • 36. ساخت مجموعه داده سفارشی برای طبقه‌بندی
  • 37. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش LLM
  • 38. پیش‌پردازش و پاکسازی متن README
  • 39. مدل‌سازی موضوعات (Topic Modeling) در README
  • 40. شناخت ساختار README فایل‌ها
  • 41. شناسایی بخش‌های مختلف README (عنوان، توضیحات، نصب، استفاده)
  • 42. روش‌های استخراج خودکار بخش‌های README
  • 43. توسعه مدل LLM برای طبقه‌بندی README
  • 44. انتخاب LLM مناسب برای وظیفه
  • 45. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLM ها
  • 46. آموزش مدل از ابتدا (Training from scratch)
  • 47. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 48. تکنیک‌های Fine-tuning و Prompt Engineering
  • 49. طراحی Prompt های مؤثر برای طبقه‌بندی
  • 50. فرمت‌بندی ورودی برای LLM
  • 51. راهنمایی LLM برای تمرکز بر بخش‌های خاص README
  • 52. شناخت انواع دسته‌بندی‌های ممکن برای مخازن
  • 53. طبقه‌بندی بر اساس زبان برنامه‌نویسی
  • 54. طبقه‌بندی بر اساس دامنه کاربرد (وب، موبایل، هوش مصنوعی)
  • 55. طبقه‌بندی بر اساس سطح پیچیدگی
  • 56. طبقه‌بندی بر اساس نوع پروژه (کتابخانه، فریم‌ورک، ابزار)
  • 57. طبقه‌بندی بر اساس چارچوب‌های توسعه (Frameworks)
  • 58. کدنویسی عملی: پیاده‌سازی یک سیستم طبقه‌بندی ساده
  • 59. آماده‌سازی داده‌ها و بارگذاری
  • 60. انتخاب و تنظیم یک LLM ساده
  • 61. ارزیابی اولیه مدل
  • 62. کدنویسی پیشرفته: استفاده از Hugging Face Transformers
  • 63. بارگذاری مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 64. تنظیم دقیق یک مدل برای طبقه‌بندی README
  • 65. ارزیابی مدل با معیارهای استاندارد
  • 66. تفسیر نتایج مدل
  • 67. پردازش فایل‌های README بزرگ و پیچیده
  • 68. چالش‌های پردازش متن طولانی
  • 69. تکنیک‌های خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 70. کاربرد خلاصه‌سازی در استخراج ویژگی‌های README
  • 71. مدل‌سازی معنایی عمیق‌تر
  • 72. استفاده از LLM ها برای درک روابط بین کلمات و جملات
  • 73. تشخیص نیت (Intent Detection) در README
  • 74. شناخت نیازمندی‌های پروژه از README
  • 75. شناسایی وابستگی‌ها و نیازمندی‌های نصب
  • 76. استفاده از LLM برای کشف خودکار تگ‌ها و دسته‌بندی‌ها
  • 77. مبتنی بر محتوا (Content-based) و مبتنی بر مشارکت‌کنندگان (Collaborative Filtering)
  • 78. ترکیب رویکردها برای بهبود دقت
  • 79. بهبود قابلیت استفاده (Usability) مخازن با طبقه‌بندی
  • 80. یافتن پروژه‌های مرتبط با نیازهای کاربر
  • 81. پیشنهاد پروژه‌های مشابه
  • 82. افزایش دیده‌شدن (Discoverability) مخازن
  • 83. راهکارهایی برای بهبود SEO مخازن گیت‌هاب
  • 84. استفاده از طبقه‌بندی برای سازماندهی مخازن
  • 85. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل طبقه‌بندی
  • 86. انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
  • 87. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 88. تحلیل خطاها و شناسایی نقاط ضعف مدل
  • 89. بهبود مدل بر اساس نتایج اعتبارسنجی
  • 90. کاربرد LLM ها در جنبه‌های دیگر README
  • 91. تولید خودکار بخش‌های README
  • 92. پیشنهاد بهبود برای README های موجود
  • 93. مقایسه روش‌های مختلف LLM برای طبقه‌بندی README
  • 94. ارزیابی مقایسه‌ای مدل‌های مختلف (BERT, RoBERTa, GPT)
  • 95. تاثیر اندازه مدل بر عملکرد
  • 96. پیاده‌سازی یک سیستم طبقه‌بندی مقیاس‌پذیر
  • 97. استفاده از ابزارهای MLOps
  • 98. استقرار مدل طبقه‌بندی
  • 99. پایش عملکرد مدل در طول زمان
  • 100. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از LLM ها

📚 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 طبقه‌بندی خودکار محتوای README گیت‌هاب با LLM: راهنمای جامع برای افزایش دیده‌شدن و مشارکت در پروژه‌های متن‌باز”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا