سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آموزش جامع خلاصه‌سازی متن با هوش مصنوعی: از مبانی تا پیاده‌سازی عملی

کتاب آموزش جامع خلاصه‌سازی متن با هوش مصنوعی: از مبانی تا پیاده‌سازی عملی

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 آموزش جامع خلاصه‌سازی متن با هوش مصنوعی: از مبانی تا پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: AI in Text Summarization

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی خلاصه‌سازی متن و کاربردهای آن
  • 2. تاریخچه خلاصه‌سازی متن و تحولات آن
  • 3. انواع روش‌های خلاصه‌سازی متن: استخراجی و چکیده‌ای
  • 4. مفاهیم کلیدی در خلاصه‌سازی متن: کلمات کلیدی، جملات کلیدی
  • 5. معیارهای ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی: دقت، پوشش، اختصار
  • 6. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربرد آن در پردازش زبان طبیعی
  • 7. شبکه‌های عصبی و مبانی یادگیری عمیق
  • 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد در توالی‌ها
  • 9. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM) و مزایای آن
  • 10. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (GRU) و مقایسه با LSTM
  • 11. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) و کاربرد در استخراج ویژگی
  • 12. مفاهیم پیشرفته در پردازش زبان طبیعی: جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 13. روش‌های جاسازی کلمات: Word2Vec، GloVe، FastText
  • 14. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer) و معماری Attention
  • 15. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و اهمیت آن
  • 16. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و معماری‌های پیشرفته
  • 17. مبانی خلاصه‌سازی چکیده‌ای با مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
  • 18. معماری‌های اختصاصی برای خلاصه‌سازی چکیده‌ای: BART، T5
  • 19. آموزش مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن: داده‌ها و روش‌ها
  • 20. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل‌های خلاصه‌سازی
  • 21. تنظیم مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Fine-tuning) برای خلاصه‌سازی
  • 22. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی چکیده‌ای: معیارهای ROUGE
  • 23. روش‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل‌های خلاصه‌سازی
  • 24. خلاصه‌سازی متن در زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
  • 25. مجموعه‌داده‌های فارسی برای خلاصه‌سازی متن
  • 26. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی استخراجی با استفاده از الگوریتم‌های کلاسیک
  • 27. الگوریتم TextRank برای خلاصه‌سازی استخراجی
  • 28. الگوریتم LexRank برای خلاصه‌سازی استخراجی
  • 29. خلاصه‌سازی مبتنی بر مدل‌های آماری و یادگیری ماشین
  • 30. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی چکیده‌ای با استفاده از مدل‌های ترنسفورمر
  • 31. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای خلاصه‌سازی متن (NLTK, SpaCy)
  • 32. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی خلاصه‌سازی (Hugging Face Transformers)
  • 33. ساخت یک سیستم خلاصه‌سازی متن ساده با پایتون
  • 34. کاربرد خلاصه‌سازی متن در استخراج اخبار
  • 35. کاربرد خلاصه‌سازی متن در خلاصه‌سازی مقالات علمی
  • 36. کاربرد خلاصه‌سازی متن در خلاصه‌سازی محتوای وب
  • 37. کاربرد خلاصه‌سازی متن در خلاصه‌سازی مکالمات چت
  • 38. کاربرد خلاصه‌سازی متن در خلاصه‌سازی گزارش‌ها و اسناد
  • 39. کاربرد خلاصه‌سازی متن در خلاصه‌سازی محتوای شبکه‌های اجتماعی
  • 40. خلاصه‌سازی چند سندی (Multi-document Summarization)
  • 41. چالش‌های خلاصه‌سازی چند سندی
  • 42. روش‌های خلاصه‌سازی چند سندی: استخراجی و چکیده‌ای
  • 43. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی چند سندی با استفاده از مدل‌های ترنسفورمر
  • 44. خلاصه‌سازی متن برای اهداف خاص: خلاصه‌سازی پرسش-محور
  • 45. خلاصه‌سازی متن با حفظ اطلاعات مهم و کلیدی
  • 46. خلاصه‌سازی متن با در نظر گرفتن سبک و لحن متن اصلی
  • 47. خلاصه‌سازی متن با تمرکز بر دیدگاه خاص
  • 48. خلاصه‌سازی متن با ترکیب اطلاعات از منابع مختلف
  • 49. خلاصه‌سازی متن تعاملی (Interactive Summarization)
  • 50. ارزیابی انسانی کیفیت خلاصه‌سازی متن
  • 51. ملاحظات اخلاقی در خلاصه‌سازی متن
  • 52. حفظ حریم خصوصی در خلاصه‌سازی متن
  • 53. شفافیت در خلاصه‌سازی متن
  • 54. مسئولیت‌پذیری در تولید خلاصه‌سازی
  • 55. کاربرد خلاصه‌سازی متن در بهینه‌سازی جستجو
  • 56. کاربرد خلاصه‌سازی متن در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. کاربرد خلاصه‌سازی متن در تحلیل احساسات
  • 58. کاربرد خلاصه‌سازی متن در تحلیل موضوعی
  • 59. کاربرد خلاصه‌سازی متن در دسته‌بندی متون
  • 60. کاربرد خلاصه‌سازی متن در خلاصه‌سازی داده‌های حجیم
  • 61. خلاصه‌سازی متن در محیط‌های آموزشی
  • 62. خلاصه‌سازی متن در صنعت رسانه
  • 63. خلاصه‌سازی متن در حوزه حقوقی
  • 64. خلاصه‌سازی متن در حوزه پزشکی
  • 65. خلاصه‌سازی متن در حوزه مالی
  • 66. خلاصه‌سازی متن در حوزه تحقیق و توسعه
  • 67. آینده خلاصه‌سازی متن و هوش مصنوعی
  • 68. گرایش‌های نوین در خلاصه‌سازی متن
  • 69. خلاصه‌سازی متن با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 70. خلاصه‌سازی متن با تمرکز بر قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 71. خلاصه‌سازی متن با رویکردهای چندوجهی (Multimodal Summarization)
  • 72. خلاصه‌سازی متن با در نظر گرفتن دانش پیشین
  • 73. بهبود کیفیت خلاصه‌سازی با استفاده از تکنیک‌های فعال‌سازی
  • 74. تکنیک‌های تنظیم فراپارامترها برای بهینه‌سازی مدل‌های خلاصه‌سازی
  • 75. مدیریت خطاها و بهبود استحکام مدل‌های خلاصه‌سازی
  • 76. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در خلاصه‌سازی متن
  • 77. یادگیری فعال (Active Learning) برای بهبود داده‌های آموزشی
  • 78. خودآموزی (Self-supervised Learning) در خلاصه‌سازی متن
  • 79. روش‌های نوین ارزیابی خلاصه‌سازی متن
  • 80. خلاصه‌سازی متن با قابلیت تولید خلاصه‌های خلاصه‌تر
  • 81. خلاصه‌سازی متن با قابلیت تولید خلاصه‌های طولانی‌تر
  • 82. خلاصه‌سازی متن با قابلیت تولید خلاصه‌های با سطوح جزئیات متفاوت
  • 83. خلاصه‌سازی متن برای کاربران با نیازهای اطلاعاتی مختلف
  • 84. تست و عیب‌یابی سیستم‌های خلاصه‌سازی متن
  • 85. نکات مهم در پیاده‌سازی عملی سیستم‌های خلاصه‌سازی
  • 86. انتخاب معماری مناسب مدل برای وظیفه خلاصه‌سازی
  • 87. استفاده بهینه از منابع محاسباتی در آموزش و استنتاج مدل‌ها
  • 88. مدیریت نسخه‌های مدل و داده‌ها
  • 89. مستندسازی سیستم خلاصه‌سازی متن
  • 90. اصول طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های خلاصه‌سازی
  • 91. نکات حقوقی و مالکیت معنوی در استفاده از مدل‌ها و داده‌ها
  • 92. پشتیبانی و به‌روزرسانی سیستم‌های خلاصه‌سازی
  • 93. مقایسه و انتخاب ابزارهای مناسب برای توسعه سیستم‌های خلاصه‌سازی
  • 94. چالش‌های عملیاتی کردن سیستم‌های خلاصه‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 95. آموزش و توانمندسازی کاربران برای استفاده از خلاصه‌سازی متن
  • 96. ارائه راهکارهای خلاقانه برای کاربردهای جدید خلاصه‌سازی متن
  • 97. فرهنگ‌سازی در استفاده صحیح و مؤثر از خلاصه‌سازی متن

📚 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.