, ,

کتاب کشف اطلاعات معنایی در موتورهای جستجو با هوش مصنوعی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 کشف اطلاعات معنایی در موتورهای جستجو با هوش مصنوعی

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: AI in Search Engines

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن در پردازش زبان طبیعی
  • 2. آشنایی با موتورهای جستجو و معماری آن‌ها
  • 3. اصول اولیه بازیابی اطلاعات
  • 4. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
  • 5. مروری بر مدل‌های زبانی آماری
  • 6. مدل‌های زبانی عصبی: مقدمه و تاریخچه
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردشان در متن
  • 8. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM) و واحدهای حافظه بازگشتی (GRU)
  • 9. شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای پردازش متن
  • 10. مدل‌های ترنسفورمر: معماری و اصول
  • 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های ترنسفورمر
  • 12. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و معماری آن‌ها
  • 13. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (Pre-training)
  • 14. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (Fine-tuning)
  • 15. مفاهیم پایه در کشف اطلاعات معنایی
  • 16. نمایش متنی (Text Representation) و تکنیک‌های آن
  • 17. ورد امبدینگ‌ها (Word Embeddings): Word2Vec، GloVe
  • 18. بازنمایی جملات و اسناد (Sentence and Document Embeddings)
  • 19. هوش مصنوعی در موتورهای جستجو: جستجوی معنایی
  • 20. جستجوی مبتنی بر پرسش (Question Answering)
  • 21. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
  • 22. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition – NER)
  • 23. رابطه استخراج موجودیت (Relation Extraction)
  • 24. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 25. دسته‌بندی متن (Text Classification)
  • 26. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 27. تشخیص موضوع (Topic Modeling)
  • 28. مدیریت دانش و پایگاه‌های دانش
  • 29. نکته‌سنجی و استنتاج در پردازش زبان طبیعی
  • 30. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
  • 31. کاربرد هوش مصنوعی در موتورهای جستجوی داخلی
  • 32. بهینه‌سازی موتورهای جستجو (SEO) با رویکرد معنایی
  • 33. مدیریت محتوا و طبقه‌بندی خودکار اسناد
  • 34. جستجوی پیشرفته در پایگاه‌های داده متنی
  • 35. تحلیل رفتار کاربران در موتورهای جستجو
  • 36. توسعه مدل‌های تخصصی برای حوزه خاص
  • 37. پردازش زبان فارسی در موتورهای جستجو
  • 38. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 39. ابزارها و کتابخانه‌های متن‌باز برای پردازش زبان طبیعی
  • 40. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق: TensorFlow و PyTorch
  • 41. پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر با Hugging Face Transformers
  • 42. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 43. معیارهای ارزیابی در بازیابی اطلاعات
  • 44. معیارهای ارزیابی در پردازش زبان طبیعی
  • 45. مدل‌های احتمالی برای جستجوی معنایی
  • 46. مدل‌های آماری برای رتبه‌بندی نتایج جستجو
  • 47. مدل‌های مبتنی بر دانش برای غنی‌سازی جستجو
  • 48. استفاده از گراف‌های دانش در موتورهای جستجو
  • 49. پردازش زبان طبیعی در پلتفرم‌های آموزشی
  • 50. کاربرد هوش مصنوعی در ارزیابی تحصیلی
  • 51. سیستم‌های هوشمند برای پشتیبانی از یادگیری
  • 52. تحلیل محتوای آموزشی و شناسایی نقاط قوت و ضعف
  • 53. مدیریت منابع آموزشی با هوش مصنوعی
  • 54. کشف اطلاعات کاربردی از متون علمی
  • 55. تحلیل مقالات و پژوهش‌های علمی
  • 56. شناسایی روندهای تحقیقاتی جدید
  • 57. خلاصه‌سازی متون تخصصی
  • 58. ترجمه ماشینی و کاربرد آن در جستجو
  • 59. پردازش زبان طبیعی در حوزه فقه و حقوق (با رویکرد رسمی)
  • 60. تحلیل متون فقهی و حقوقی
  • 61. استخراج احکام و قواعد حقوقی
  • 62. سیستم‌های پرسش و پاسخ در حوزه دین و حقوق
  • 63. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت اطلاعات دینی (با رویکرد رسمی)
  • 64. تحلیل متون روایی و تاریخی (با رویکرد رسمی)
  • 65. پردازش زبان طبیعی در حوزه اقتصاد و بانکداری (با رویکرد اسلامی)
  • 66. تحلیل متون اقتصادی و بانکی
  • 67. استخراج مفاهیم مرتبط با بانکداری بدون ربا
  • 68. مدل‌های زبانی برای تحلیل متون اقتصادی اسلامی
  • 69. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه علوم پزشکی (مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 70. تحلیل متون پزشکی و بالینی
  • 71. استخراج اطلاعات دارویی و درمانی
  • 72. سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری بالینی
  • 73. پردازش زبان طبیعی در حوزه روانشناسی (بر مبنای خانواده ایرانی-اسلامی)
  • 74. تحلیل متون روانشناسی خانواده
  • 75. استخراج مفاهیم مرتبط با روابط زوجین و فرزندپروری
  • 76. مدل‌های زبانی برای مشاوره خانواده (با رویکرد اسلامی)
  • 77. پردازش زبان طبیعی در حوزه تاریخ و سیاست (با چارچوب رسمی)
  • 78. تحلیل متون تاریخی و سیاسی
  • 79. استخراج رویدادها و شخصیت‌های کلیدی
  • 80. مدل‌های زبانی برای تحلیل گفتمان سیاسی
  • 81. استانداردهای اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 82. مسائل حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
  • 83. امنیت داده‌ها در موتورهای جستجو
  • 84. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 85. اخلاق حرفه‌ای در حوزه هوش مصنوعی
  • 86. آینده هوش مصنوعی در کشف اطلاعات معنایی
  • 87. تحولات آتی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 88. کاربردهای نوظهور هوش مصنوعی در جستجو
  • 89. چالش‌های پیش روی توسعه هوش مصنوعی
  • 90. نقش هوش مصنوعی در تحول دانش
  • 91. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
  • 92. نوآوری در موتورهای جستجوی هوشمند
  • 93. تجسم اطلاعات معنایی
  • 94. رابط‌های کاربری هوشمند برای جستجو
  • 95. آینده همکاری انسان و ماشین در کشف اطلاعات
  • 96. پژوهش‌های پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
  • 97. روش‌های نوین آموزش مدل‌های زبانی
  • 98. کاربردهای خلاقانه هوش مصنوعی در متن
  • 99. فرهنگ‌سازی استفاده از ابزارهای هوشمند
  • 100. نقش هوش مصنوعی در سواد اطلاعاتی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب کشف اطلاعات معنایی در موتورهای جستجو با هوش مصنوعی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا