سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل پیشرفته متن با پایتون: راهی به سوی کشف دانش

کتاب تحلیل پیشرفته متن با پایتون: راهی به سوی کشف دانش

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 تحلیل پیشرفته متن با پایتون: راهی به سوی کشف دانش

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه کشف دانش

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر تحلیل متن با پایتون
  • 2. فصل ۲: نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
  • 3. فصل ۳: ساختار داده‌های کلیدی در پایتون برای متن
  • 4. فصل ۴: مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 5. فصل ۵: کتابخانه‌های اصلی NLP در پایتون
  • 6. فصل ۶: پاکسازی و پیش‌پردازش متن
  • 7. فصل ۷: توکنیزاسیون و نرمال‌سازی متن
  • 8. فصل ۸: حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 9. فصل ۹: ریشه‌یابی (Stemming) و لماتی‌زاسیون (Lemmatization)
  • 10. فصل ۱۰: نمایش متنی: Bag-of-Words
  • 11. فصل ۱۱: نمایش متنی: TF-IDF
  • 12. فصل ۱۲: نمایش متنی: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
  • 13. فصل ۱۳: مدل‌های زبانی آماری
  • 14. فصل ۱۴: مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 15. فصل ۱۵: معماری‌های شبکه‌های عصبی برای NLP
  • 16. فصل ۱۶: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 17. فصل ۱۷: شبکه‌های حافظه کوتاه-بلند مدت (LSTM)
  • 18. فصل ۱۸: شبکه‌های حافظه بلند-بلند مدت (GRU)
  • 19. فصل ۱۹: معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 20. فصل ۲۰: مدل‌های ترنسفورمر پیش‌آموزش‌دیده (BERT, GPT)
  • 21. فصل ۲۱: تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 22. فصل ۲۲: طبقه‌بندی متن
  • 23. فصل ۲۳: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 24. فصل ۲۴: شناسایی موضوع (Topic Modeling)
  • 25. فصل ۲۵: مدل‌های موضوعی پنهان (LDA)
  • 26. فصل ۲۶: استخراج اطلاعات
  • 27. فصل ۲۷: شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 28. فصل ۲۸: استخراج روابط (Relation Extraction)
  • 29. فصل ۲۹: خلاصه‌سازی متن
  • 30. فصل ۳۰: خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
  • 31. فصل ۳۱: خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
  • 32. فصل ۳۲: پرسش و پاسخ (Question Answering)
  • 33. فصل ۳۳: سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
  • 34. فصل ۳۴: خوشه‌بندی اسناد (Document Clustering)
  • 35. فصل ۳۵: شباهت سند و بازیابی اطلاعات
  • 36. فصل ۳۶: پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی
  • 37. فصل ۳۷: چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 38. فصل ۳۸: ابزارها و کتابخانه‌های فارسی NLP
  • 39. فصل ۳۹: ساخت مجموعه داده برای فارسی
  • 40. فصل ۴۰: ارزیابی مدل‌های NLP
  • 41. فصل ۴۱: معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 42. فصل ۴۲: معیارهای ارزیابی استخراج اطلاعات
  • 43. فصل ۴۳: معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی
  • 44. فصل ۴۴: تکنیک‌های مهندسی ویژگی
  • 45. فصل ۴۵: ترکیب مدل‌ها (Ensemble Methods)
  • 46. فصل ۴۶: یادگیری تقویتی در NLP
  • 47. فصل ۴۷: پردازش زبان طبیعی برای داده‌های جریانی
  • 48. فصل ۴۸: امنیت و حریم خصوصی در NLP
  • 49. فصل ۴۹: اخلاق در هوش مصنوعی و NLP
  • 50. فصل ۵۰: مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در NLP
  • 51. فصل ۵۱: کاربرد GAN در تولید متن
  • 52. فصل ۵۲: مقدمه‌ای بر پردازش تصویر و متن (Vision-Language)
  • 53. فصل ۵۳: مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
  • 54. فصل ۵۴: توضیحات مدل‌های NLP (Explainable AI)
  • 55. فصل ۵۵: بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری مدل‌ها
  • 56. فصل ۵۶: پردازش زبان طبیعی توزیع‌شده
  • 57. فصل ۵۷: پردازش زبان طبیعی بر روی دستگاه‌های لبه (Edge AI)
  • 58. فصل ۵۸: مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 59. فصل ۵۹: پیاده‌سازی Word2Vec با Gensim
  • 60. فصل ۶۰: پیاده‌سازی GloVe با Gensim
  • 61. فصل ۶۱: پیاده‌سازی FastText
  • 62. فصل ۶۲: مقدمه‌ای بر کتابخانه spaCy
  • 63. فصل ۶۳: پردازش متن با spaCy
  • 64. فصل ۶۴: مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در spaCy
  • 65. فصل ۶۵: مقدمه‌ای بر کتابخانه NLTK
  • 66. فصل ۶۶: کاربردهای NLTK در NLP
  • 67. فصل ۶۷: پردازش متن با NLTK
  • 68. فصل ۶۸: مقدمه‌ای بر کتابخانه Transformers (Hugging Face)
  • 69. فصل ۶۹: استفاده از مدل‌های BERT با Transformers
  • 70. فصل ۷۰: استفاده از مدل‌های GPT با Transformers
  • 71. فصل ۷۱: تنظیم دقیق BERT برای طبقه‌بندی متن
  • 72. فصل ۷۲: تنظیم دقیق GPT برای تولید متن
  • 73. فصل ۷۳: کاربرد تحلیل احساسات با کتابخانه‌های پایتون
  • 74. فصل ۷۴: ساخت مدل تحلیل احساسات سفارشی
  • 75. فصل ۷۵: پیاده‌سازی LDA با Gensim
  • 76. فصل ۷۶: تفسیر نتایج LDA
  • 77. فصل ۷۷: استخراج موجودیت نام‌گذاری شده با spaCy
  • 78. فصل ۷۸: استخراج موجودیت نام‌گذاری شده با NLTK
  • 79. فصل ۷۹: ساخت مدل NER سفارشی
  • 80. فصل ۸۰: تکنیک‌های استخراج رابطه
  • 81. فصل ۸۱: پیاده‌سازی خلاصه‌سازی با NLTK
  • 82. فصل ۸۲: پیاده‌سازی خلاصه‌سازی با Sumy
  • 83. فصل ۸۳: مدل‌های خلاصه‌سازی مبتنی بر ترنسفورمر
  • 84. فصل ۸۴: پرسش و پاسخ با مدل‌های ترنسفورمر
  • 85. فصل ۸۵: ساخت سیستم پرسش و پاسخ ساده
  • 86. فصل ۸۶: مقدمه‌ای بر ساخت مجموعه داده
  • 87. فصل ۸۷: برچسب‌گذاری داده‌ها برای NLP
  • 88. فصل ۸۸: اعتبارسنجی متقاطع (Cross-validation)
  • 89. فصل ۸۹: نمایش بصری نتایج NLP
  • 90. فصل ۹۰: نمودارهای Bag-of-Words
  • 91. فصل ۹۱: نمایش توزیع TF-IDF
  • 92. فصل ۹۲: بصری‌سازی Word Embeddings
  • 93. فصل ۹۳: مقدمه‌ای بر اخلاق داده در NLP
  • 94. فصل ۹۴: سوگیری در مدل‌های NLP
  • 95. فصل ۹۵: کاهش سوگیری در مدل‌ها
  • 96. فصل ۹۶: مقدمه‌ای بر یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 97. فصل ۹۷: کاربردهای پیشرفته NLP در صنعت
  • 98. فصل ۹۸: چالش‌های تولید متن واقعی
  • 99. فصل ۹۹: آینده تحلیل متن با پایتون
  • 100. فصل ۱۰۰: پروژه‌های عملی و گام‌های بعدی

📚 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.