سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌سازی زبانی برای پیش‌بینی روندها و الگوهای بیماری در محصولات کشاورزی با NLP

کتاب مدل‌سازی زبانی برای پیش‌بینی روندها و الگوهای بیماری در محصولات کشاورزی با NLP

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی زبانی برای پیش‌بینی روندها و الگوهای بیماری در محصولات کشاورزی با NLP

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کشاورزی هوشمند در مواجهه با تغییرات اقلیمی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی برای تحلیل داده‌های کشاورزی و گزارش‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر مدل‌سازی زبانی
  • 2. تعریف و دامنه مدل‌سازی زبانی
  • 3. تاریخچه مدل‌سازی زبانی
  • 4. کاربردهای مدل‌سازی زبانی
  • 5. مفاهیم اساسی مدل‌سازی زبانی
  • 6. واژگان و توکن‌سازی
  • 7. پردازش اولیه متن
  • 8. حذف کلمات توقف
  • 9. ریشه‌یابی کلمات
  • 10. تبدیل به فرم پایه
  • 11. مدل‌های زبانی آماری
  • 12. مدل‌های N-gram
  • 13. مدل‌های زبانی عصبی
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 15. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 16. شبکه‌های حافظه کوتاه (GRU)
  • 17. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر
  • 18. توکن‌های خود-توجهی
  • 19. کاربردهای NLP در کشاورزی
  • 20. شناسایی و دسته‌بندی بیماری‌های گیاهی
  • 21. استخراج اطلاعات از متون علمی
  • 22. تجزیه و تحلیل احساسات در مورد محصولات
  • 23. پیش‌بینی شیوع بیماری
  • 24. شناسایی عوامل محیطی مؤثر بر بیماری
  • 25. منابع داده برای NLP در کشاورزی
  • 26. مقالات علمی و پژوهشی
  • 27. گزارش‌های سازمان‌های کشاورزی
  • 28. پست‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 29. انجمن‌های آنلاین کشاورزان
  • 30. داده‌های آب و هوایی و محیطی
  • 31. جمع‌آوری داده‌ها
  • 32. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 33. پاکسازی متن
  • 34. نرمال‌سازی متن
  • 35. نشانه‌گذاری معنایی
  • 36. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
  • 37. تجزیه وابستگی
  • 38. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 39. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
  • 40. مدل‌های LDA (Latent Dirichlet Allocation)
  • 41. مدل‌های NMF (Non-negative Matrix Factorization)
  • 42. استخراج ویژگی برای مدل‌سازی
  • 43. تراکم کلمات (Bag-of-Words)
  • 44. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
  • 45. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
  • 46. Word2Vec
  • 47. GloVe
  • 48. FastText
  • 49. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
  • 50. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
  • 51. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
  • 52. RoBERTa
  • 53. XLNet
  • 54. تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 55. معماری مدل برای پیش‌بینی روندها
  • 56. لایه ورودی
  • 57. لایه استخراج ویژگی
  • 58. لایه پیش‌بینی
  • 59. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) برای متن
  • 60. مدل‌سازی توالی با RNN و LSTM
  • 61. استفاده از مکانیزم توجه
  • 62. معماری ترانسفورمر برای پیش‌بینی
  • 63. پیش‌بینی روند شیوع بیماری
  • 64. تعیین فاکتورهای مؤثر بر شیوع
  • 65. مدل‌سازی الگوهای فضایی بیماری
  • 66. شناسایی خوشه‌های بیماری
  • 67. ارتباط با داده‌های مکانی
  • 68. کاربرد NLP در شناسایی زودهنگام بیماری
  • 69. تحلیل گزارش‌های کشاورزان
  • 70. پایش شبکه‌های اجتماعی
  • 71. تشخیص علائم بیماری از طریق متن
  • 72. مدل‌سازی پیش‌بینی کننده برای مدیریت آفات
  • 73. پیش‌بینی نیاز به سم‌پاشی
  • 74. مدل‌سازی اقتصادی اثرات بیماری
  • 75. تحلیل هزینه‌های خسارت
  • 76. پیش‌بینی تأثیر بر بازار
  • 77. ارزیابی ریسک بیماری
  • 78. متریک‌های ارزیابی مدل
  • 79. دقت (Accuracy)
  • 80. دقت (Precision)
  • 81. بازیابی (Recall)
  • 82. امتیاز F1
  • 83. منحنی ROC و AUC
  • 84. ارزیابی مدل‌های NLP
  • 85. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 86. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 87. تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 88. ملاحظات اخلاقی در NLP کشاورزی
  • 89. حریم خصوصی داده‌ها
  • 90. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 91. مسئولیت‌پذیری
  • 92. چالش‌های مدل‌سازی زبانی در کشاورزی
  • 93. کمبود داده‌های زبانی تخصصی
  • 94. پیچیدگی زبان کشاورزی
  • 95. ابهام معنایی
  • 96. محدودیت‌های محاسباتی
  • 97. آینده مدل‌سازی زبانی برای کشاورزی
  • 98. استفاده از یادگیری تقویتی
  • 99. ادغام با سنسورهای IoT
  • 100. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)

📚 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.