سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی شبکه‌های LSTM برای پردازش متن

کتاب پیاده‌سازی شبکه‌های LSTM برای پردازش متن

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 پیاده‌سازی شبکه‌های LSTM برای پردازش متن

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: Recurrent Neural Networks (RNNs)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 2. فصل ۲: مفاهیم اساسی یادگیری عمیق
  • 3. فصل ۳: شبکه‌های عصبی زمانی
  • 4. فصل ۴: مشکل محوشدگی گرادیان
  • 5. فصل ۵: معرفی شبکه‌های LSTM
  • 6. فصل ۶: ساختار سلول حافظه LSTM
  • 7. فصل ۷: گیت ورودی (Input Gate)
  • 8. فصل ۸: گیت فراموشی (Forget Gate)
  • 9. فصل ۹: گیت خروجی (Output Gate)
  • 10. فصل ۱۰: گیت‌های LSTM و محاسبات آن‌ها
  • 11. فصل ۱۱: پیاده‌سازی LSTM در پایتون
  • 12. فصل ۱۲: چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, Keras)
  • 13. فصل ۱۳: نصب و پیکربندی Keras
  • 14. فصل ۱۴: ساخت یک مدل LSTM ساده
  • 15. فصل ۱۵: داده‌های متنی برای پردازش
  • 16. فصل ۱۶: پیش‌پردازش متن (Tokenization)
  • 17. فصل ۱۷: تبدیل متن به اعداد (Encoding)
  • 18. فصل ۱۸: کلمات خارج از واژگان (OOV)
  • 19. فصل ۱۹: کلمات پرتکرار و کلمات کمیاب
  • 20. فصل ۲۰: توالی‌های ورودی و خروجی
  • 21. فصل ۲۱: padding و truncation توالی‌ها
  • 22. فصل ۲۲: معرفی مجموعه‌های داده متنی
  • 23. فصل ۲۳: مجموعه داده IMDB برای تحلیل احساسات
  • 24. فصل ۲۴: بارگذاری و آماده‌سازی مجموعه داده IMDB
  • 25. فصل ۲۵: ساخت مدل LSTM برای تحلیل احساسات
  • 26. فصل ۲۶: آموزش مدل LSTM
  • 27. فصل ۲۷: ارزیابی عملکرد مدل (Accuracy)
  • 28. فصل ۲۸: overfitting و underfitting
  • 29. فصل ۲۹: تنظیمات Hyperparameter
  • 30. فصل ۳۰: نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 31. فصل ۳۱: اندازه دسته (Batch Size)
  • 32. فصل ۳۲: تعداد Epoch ها
  • 33. فصل ۳۳: معماری مدل LSTM
  • 34. فصل ۳۴: تعداد لایه‌های LSTM
  • 35. فصل ۳۵: اندازه واحدهای LSTM
  • 36. فصل ۳۶: استفاده از Dropout
  • 37. فصل ۳۷: Regularization در LSTM
  • 38. فصل ۳۸: بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 39. فصل ۳۹: Adam Optimizer
  • 40. فصل ۴۰: RMSprop Optimizer
  • 41. فصل ۴۱: Stochastic Gradient Descent (SGD)
  • 42. فصل ۴۲: تابع زیان (Loss Function)
  • 43. فصل ۴۳: Binary Crossentropy
  • 44. فصل ۴۴: Categorical Crossentropy
  • 45. فصل ۴۵: پیش‌بینی با مدل LSTM
  • 46. فصل ۴۶: تولید متن با LSTM
  • 47. فصل ۴۷: معماری‌های پیچیده‌تر LSTM
  • 48. فصل ۴۸: Bidirectional LSTM
  • 49. فصل ۴۹: مزایای Bidirectional LSTM
  • 50. فصل ۵۰: Stacked LSTM
  • 51. فصل ۵۱: مزایای Stacked LSTM
  • 52. فصل ۵۲: ترکیب LSTM با لایه‌های دیگر
  • 53. فصل ۵۳: لایه‌های Dense
  • 54. فصل ۵۴: لایه‌های Embedding
  • 55. فصل ۵۵: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
  • 56. فصل ۵۶: استفاده از Embedding Pre-trained
  • 57. فصل ۵۷: نرمال‌سازی در لایه‌های LSTM
  • 58. فصل ۵۸: Batch Normalization
  • 59. فصل ۵۹: Layer Normalization
  • 60. فصل ۶۰: مسائل پیشرفته در پردازش متن
  • 61. فصل ۶۱: مدل‌سازی زبان (Language Modeling)
  • 62. فصل ۶۲: پیش‌بینی کلمه بعدی
  • 63. فصل ۶۳: تولید متن منسجم
  • 64. فصل ۶۴: تشخیص اسپم (Spam Detection)
  • 65. فصل ۶۵: ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 66. فصل ۶۶: معماری Encoder-Decoder
  • 67. فصل ۶۷: استفاده از Attention Mechanism
  • 68. فصل ۶۸: Attention در ترجمه ماشینی
  • 69. فصل ۶۹: خلاصه سازی متن (Text Summarization)
  • 70. فصل ۷۰: Question Answering Systems
  • 71. فصل ۷۱: Entity Recognition (NER)
  • 72. فصل ۷۲: Sentiment Analysis با داده‌های چندکلاسه
  • 73. فصل ۷۳: Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 74. فصل ۷۴: معرفی مدل‌های Transformer
  • 75. فصل ۷۵: مقایسه LSTM با Transformer
  • 76. فصل ۷۶: محدودیت‌های LSTM
  • 77. فصل ۷۷: کارایی محاسباتی LSTM
  • 78. فصل ۷۸: حافظه مورد نیاز LSTM
  • 79. فصل ۷۹: جایگزین‌های LSTM
  • 80. فصل ۸۰: Gated Recurrent Unit (GRU)
  • 81. فصل ۸۱: ساختار GRU
  • 82. فصل ۸۲: مقایسه GRU و LSTM
  • 83. فصل ۸۳: پیاده‌سازی GRU در Keras
  • 84. فصل ۸۴: زمان‌بندی یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 85. فصل ۸۵: Early Stopping
  • 86. فصل ۸۶: تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 87. فصل ۸۷: مشکلات داده‌های نامتوازن
  • 88. فصل ۸۸: تکنیک‌های مقابله با عدم توازن
  • 89. فصل ۸۹: تعاریف کلیدی در یادگیری ماشین
  • 90. فصل ۹۰: معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, F1-score)
  • 91. فصل ۹۱: Confusion Matrix
  • 92. فصل ۹۲: Interpreting Model Outputs
  • 93. فصل ۹۳: Visualizing Embeddings
  • 94. فصل ۹۴: Debugging LSTM Models
  • 95. فصل ۹۵: Handling Large Datasets
  • 96. فصل ۹۶: Deployment of LSTM Models
  • 97. فصل ۹۷: Cloud Platforms for Deployment
  • 98. فصل ۹۸: Ethical Considerations in NLP
  • 99. فصل ۹۹: Future Trends in Sequence Modeling
  • 100. فصل ۱۰۰: جمع‌بندی و مسیرهای 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.