سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در پردازش زبان طبیعی

کتاب شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در پردازش زبان طبیعی

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 شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 2. مقدمه ای بر یادگیری عمیق
  • 3. مقدمه ای بر شبکه های عصبی
  • 4. مقدمه ای بر شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 5. اجزای اصلی CNN
  • 6. لایه کانولوشن
  • 7. فیلترها (کرنل ها)
  • 8. مفهوم Feature Map
  • 9. عملکرد کانولوشن
  • 10. لایه‌های فعال‌سازی (Activation Layers)
  • 11. تابع فعال‌سازی ReLU
  • 12. توابع فعال‌سازی دیگر
  • 13. لایه‌های Pooling
  • 14. Max Pooling
  • 15. Average Pooling
  • 16. کاربرد Pooling در کاهش ابعاد
  • 17. لایه‌های Fully Connected (FC)
  • 18. تابع Softmax
  • 19. شبکه های عصبی عمیق (DNN)
  • 20. تفاوت CNN با DNN
  • 21. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 22. چرا CNN برای زبان طبیعی؟
  • 23. تفاوت داده های متنی و تصویری
  • 24. مفاهیم پایه در NLP
  • 25. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 26. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
  • 27. ریشه‌یابی (Stemming)
  • 28. لمتایزیشن (Lemmatization)
  • 29. بردارسازی (Vectorization)
  • 30. Bag-of-Words (BoW)
  • 31. TF-IDF
  • 32. Word Embeddings
  • 33. Word2Vec
  • 34. GloVe
  • 35. FastText
  • 36. مقدمه ای بر CNN در NLP
  • 37. ساختار CNN برای متن
  • 38. لایه کانولوشن در متن
  • 39. فیلترهای ۱ بعدی (1D Filters)
  • 40. عرض پنجره (Window Size)
  • 41. Feature Maps در متن
  • 42. لایه‌های Pooling در متن
  • 43. Max Pooling روی Feature Maps
  • 44. Max Pooling سراسری (Global Max Pooling)
  • 45. لایه‌های Fully Connected در CNN های NLP
  • 46. معماری CNN برای طبقه بندی متن
  • 47. مثال: طبقه بندی احساسات
  • 48. مثال: طبقه بندی موضوعی
  • 49. مثال: تشخیص اسپم
  • 50. تکنیک های تنظیم (Regularization)
  • 51. Dropout
  • 52. L1/L2 Regularization
  • 53. Batch Normalization
  • 54. آموزش CNN ها
  • 55. تابع هزینه (Loss Function)
  • 56. Cross-Entropy Loss
  • 57. بهینه سازها (Optimizers)
  • 58. Adam
  • 59. RMSprop
  • 60. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 61. تنظیمات Hyperparameter
  • 62. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 63. ارزیابی مدل های NLP
  • 64. معیارهای ارزیابی
  • 65. Accuracy
  • 66. Precision
  • 67. Recall
  • 68. F1-Score
  • 69. Confusion Matrix
  • 70. کاربرد CNN در سوالات متداول (QA)
  • 71. کاربرد CNN در ترجمه ماشینی
  • 72. کاربرد CNN در تولید متن
  • 73. کاربرد CNN در استخراج اطلاعات
  • 74. کاربرد CNN در تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
  • 75. کاربرد CNN در تجزیه و تحلیل نحوی (Parsing)
  • 76. کاربرد CNN در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 77. کاربرد CNN در خلاصه سازی متن
  • 78. کاربرد CNN در تشخیص سرقت ادبی (Plagiarism Detection)
  • 79. کاربرد CNN در شناسایی زبان (Language Identification)
  • 80. کاربرد CNN در تشخیص نویسنده (Author Identification)
  • 81. مزایای CNN در NLP
  • 82. توانایی استخراج ویژگی های محلی
  • 83. قابلیت یادگیری الگوهای چند مقیاسی
  • 84. کارایی محاسباتی
  • 85. محدودیت های CNN در NLP
  • 86. عدم حساسیت به ترتیب کلمات در برخی معماری ها
  • 87. نیاز به داده های آموزشی زیاد
  • 88. پیچیدگی در مدل های بزرگ
  • 89. مقایسه CNN با RNN (Recurrent Neural Networks)
  • 90. مقایسه CNN با LSTM (Long Short-Term Memory)
  • 91. مقایسه CNN با Transformers
  • 92. CNN و مدل های هیبریدی
  • 93. ترکیب CNN با RNN
  • 94. ترکیب CNN با LSTM
  • 95. ترکیب CNN با Attention Mechanism
  • 96. پیاده سازی CNN برای NLP با TensorFlow
  • 97. پیاده سازی CNN برای NLP با PyTorch
  • 98. کتابخانه Keras برای CNN در NLP
  • 99. مراحل پیاده سازی یک مدل CNN برای NLP
  • 100. آماده سازی داده 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.