, ,

کتاب کاربرد عملی یادگیری نیمه نظارت شده در افزایش دقت مدل‌های زبانی

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 کاربرد عملی یادگیری نیمه نظارت شده در افزایش دقت مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-Supervised Learning)

🎓 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 یادگیری نیمه نظارت شده
  • 2. مبانی یادگیری نظارت شده
  • 3. کاربرد داده‌های برچسب‌دار در آموزش مدل‌ها
  • 4. چالش‌های داده‌های برچسب‌دار کم
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 6. کاربرد داده‌های بدون برچسب
  • 7. مروری بر تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 8. تکنیک‌های خوشه‌بندی در یادگیری بدون نظارت
  • 9. یادگیری نیمه نظارت شده: پل بین دو رویکرد
  • 10. اهداف و مزایای یادگیری نیمه نظارت شده
  • 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
  • 12. تاریخچه مدل‌های زبانی
  • 13. مدل‌های آماری زبان
  • 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای مدل‌های زبانی
  • 16. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM)
  • 17. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت طولانی (GRU)
  • 18. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
  • 19. معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه
  • 20. مدل‌های زبانی از پیش آموزش دیده (Pre-trained Language Models)
  • 21. BERT: معرفی و معماری
  • 22. GPT: معرفی و معماری
  • 23. کاربرد مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 24. تحلیل احساسات با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 25. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی
  • 26. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی
  • 27. پاسخگویی به سوالات با مدل‌های زبانی
  • 28. تولید متن با مدل‌های زبانی
  • 29. مدل‌های زبانی و افزایش دقت در وظایف NLP
  • 30. نیاز به داده‌های برچسب‌دار در وظایف NLP
  • 31. محدودیت‌های داده‌های برچسب‌دار در NLP
  • 32. روش‌های تولید داده‌های برچسب‌دار (Manual Labeling)
  • 33. هزینه و زمان‌بر بودن تولید داده‌های برچسب‌دار
  • 34. راهکارهای افزایش دقت مدل‌های زبانی با داده‌های کم
  • 35. یادگیری نیمه نظارت شده در مدل‌های زبانی
  • 36. استراتژی‌های یادگیری نیمه نظارت شده
  • 37. یادگیری خودآموز (Self-training)
  • 38. اعتماد به پیش‌بینی‌ها در خودآموز
  • 39. انتخاب داده‌های با اطمینان بالا برای برچسب‌گذاری
  • 40. تکرار فرآیند خودآموز
  • 41. یادگیری نیمه نظارت شده مبتنی بر هم‌ترازی (Co-training)
  • 42. استفاده از دو دیدگاه مستقل از داده‌ها
  • 43. نظارت متقابل بین مدل‌ها
  • 44. یادگیری نیمه نظارت شده مبتنی بر میانجی‌گری (Semi-supervised Learning with Mediators)
  • 45. استفاده از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب به صورت همزمان
  • 46. مدل‌های مبتنی بر گراف (Graph-based Semi-supervised Learning)
  • 47. ساخت گراف از داده‌ها
  • 48. انتشار برچسب‌ها در گراف
  • 49. مدل‌های مبتنی بر نمونه‌سازی (Instance-based Semi-supervised Learning)
  • 50. استفاده از شباهت بین نمونه‌ها
  • 51. یادگیری نیمه نظارت شده در مدل‌های ترنسفورمر
  • 52. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی از پیش آموزش دیده
  • 53. استفاده از داده‌های برچسب‌دار کم برای تنظیم دقیق
  • 54. روش‌های پیشرفته تنظیم دقیق
  • 55. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های بدون برچسب
  • 56. تکنیک‌های تولید داده‌های مصنوعی (Data Augmentation)
  • 57. افزایش تنوع داده‌ها بدون تغییر معنا
  • 58. ترجمه ماشینی برای افزایش داده
  • 59. جایگزینی کلمات (Word Replacement)
  • 60. حذف کلمات (Word Deletion)
  • 61. درج کلمات (Word Insertion)
  • 62. تکنیک‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی برای تولید داده
  • 63. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید جملات مشابه
  • 64. ارزیابی مدل‌های زبانی با استفاده از معیارهای استاندارد
  • 65. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)، F1-score
  • 66. معیارهای ارزیابی برای وظایف خاص NLP
  • 67. ارزیابی در وظایف تولید متن
  • 68. چالش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 69. کاربرد عملی یادگیری نیمه نظارت شده در افزایش دقت مدل‌های زبانی
  • 70. مطالعه موردی: تحلیل احساسات با داده‌های کم
  • 71. مطالعه موردی: خلاصه‌سازی متن با داده‌های کم
  • 72. مطالعه موردی: ترجمه ماشینی با داده‌های کم
  • 73. مطالعه موردی: پاسخگویی به سوالات با داده‌های کم
  • 74. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 75. سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 76. کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 77. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌های زبانی
  • 78. امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
  • 79. آینده یادگیری نیمه نظارت شده در مدل‌های زبانی
  • 80. پیشرفت‌های آینده در تکنیک‌های یادگیری نیمه نظارت شده
  • 81. نقش داده‌های بدون برچسب در آینده NLP
  • 82. کاربردهای جدید مدل‌های زبانی با دقت بالا
  • 83. توسعه مدل‌های زبانی کارآمدتر

📚 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 کاربرد عملی یادگیری نیمه نظارت شده در افزایش دقت مدل‌های زبانی”

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

پیمایش به بالا