, ,

کتاب ارزیابی مدل‌های تشخیص اسپم و محتوای نامناسب

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 ارزیابی مدل‌های تشخیص اسپم و محتوای نامناسب

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: متریک‌های خاص برای وظایف مختلف NLP

🎓 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. مبانی تشخیص اسپم و محتوای نامناسب
  • 2. انواع اسپم و روش‌های شناسایی آن‌ها
  • 3. معرفی مدل‌های یادگیری ماشین برای تشخیص اسپم
  • 4. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تشخیص اسپم
  • 5. استخراج ویژگی از متن برای مدل‌های اسپم
  • 6. روش‌های پیش‌پردازش متن (توکن‌سازی، حذف کلمات توقف)
  • 7. انواع رویکردهای طبقه‌بندی متن (حمله‌کننده، فیلتر)
  • 8. مدل‌های مبتنی بر قوانین و الگوهای مشخص
  • 9. مدل‌های آماری (نایو بیز، رگرسیون لجستیک)
  • 10. مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 11. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در تشخیص اسپم
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
  • 14. مدل‌های ترانسفورمر (مانند BERT) در تشخیص اسپم
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل‌ها: معیارهای دقیق (Accuracy, Precision, Recall)
  • 16. منحنی ROC و AUC
  • 17. ارزیابی مدل‌ها: F1-Score و Confusion Matrix
  • 18. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 19. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 20. مجموعه داده‌های استاندارد برای آموزش و ارزیابی مدل‌ها
  • 21. چالش‌های تشخیص اسپم در زبان فارسی
  • 22. محتوای نامناسب: تعاریف و دسته‌بندی‌ها
  • 23. محتوای غیراخلاقی و غیرشرعی
  • 24. محتوای خشونت‌آمیز و نفرت‌پراکن
  • 25. محتوای توهین‌آمیز و افتراآمیز
  • 26. محتوای تروریستی و افراط‌گرایانه
  • 27. محتوای مربوط به مواد مخدر و روان‌گردان
  • 28. محتوای قمار و شرط‌بندی
  • 29. محتوای مربوط به ربا و پولشویی
  • 30. محتوای ترویج‌کننده بی‌حجابی و پوشش نامناسب
  • 31. محتوای ترویج‌کننده فرقه‌های انحرافی
  • 32. محتوای توهین به مقدسات و ادیان
  • 33. محتوای براندازی و اقدام علیه نظام
  • 34. محتوای هک و نفوذ مخرب
  • 35. محتوای ساخت سلاح و مواد منفجره
  • 36. محتوای خودکشی و خودآزاری
  • 37. محتوای ضد ایرانی و نژادپرستانه
  • 38. روش‌های تشخیص محتوای نامناسب
  • 39. استفاده از کلیدواژه‌ها و عبارات ممنوعه
  • 40. تشخیص الگوهای زبانی مرتبط با محتوای نامناسب
  • 41. مدل‌های مبتنی بر قوانین و دانش‌بنیان
  • 42. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص محتوای نامناسب
  • 43. شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی محتوای نامناسب
  • 44. مدل‌های تشخیص تصاویر و ویدئوهای نامناسب
  • 45. تشخیص محتوای صوتی و گفتاری نامناسب
  • 46. سیستم‌های ترکیبی (Hybrid Systems) برای تشخیص محتوا
  • 47. روش‌های ارزیابی مدل‌های تشخیص محتوای نامناسب
  • 48. چالش‌های تشخیص محتوای نامناسب در فارسی
  • 49. مدل‌های تشخیص محتوای نامناسب در شبکه‌های اجتماعی
  • 50. حریم خصوصی و ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری داده
  • 51. مدل‌های تشخیص اخبار جعلی (Fake News Detection)
  • 52. مبانی تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 53. کاربرد تحلیل احساسات در تشخیص محتوای نامناسب
  • 54. تشخیص نفرت‌پراکنی (Hate Speech Detection)
  • 55. تشخیص آزار و اذیت آنلاین (Cyberbullying Detection)
  • 56. تشخیص محتوای غیرقانونی (Illegal Content Detection)
  • 57. تشخیص محتوای مضر برای کودکان
  • 58. روش‌های جلوگیری از انتشار محتوای نامناسب
  • 59. فیلترینگ محتوا در سطح مرورگر و شبکه
  • 60. فیلترینگ محتوا در پلتفرم‌های آنلاین
  • 61. مدیریت و تعدیل محتوا (Content Moderation)
  • 62. نقش هوش مصنوعی در تعدیل محتوا
  • 63. ملاحظات حقوقی و قانونی در تشخیص و فیلترینگ محتوا
  • 64. استانداردهای بین‌المللی در زمینه محتوای دیجیتال
  • 65. قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در خصوص محتوای دیجیتال
  • 66. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 67. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط
  • 68. حدود شرعی در تولید و انتشار محتوا
  • 69. مسئولیت پلتفرم‌ها در قبال محتوای منتشر شده
  • 70. آموزش سواد رسانه‌ای برای کاربران
  • 71. فناوری‌های نوین در تشخیص و مقابله با محتوای نامناسب
  • 72. یادگیری تقویتی در تشخیص محتوا
  • 73. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای تولید داده‌های آموزشی
  • 74. پردازش گراف در تشخیص روابط و الگوهای مخرب
  • 75. مباحث پیشرفته در تشخیص اسپم و محتوای نامناسب
  • 76. تشخیص اسپم‌های پیچیده و چندوجهی
  • 77. تشخیص محتوای نامناسب در زبان‌های چندگانه
  • 78. تشخیص محتوای نامناسب در قالب‌های جدید (مانند VR/AR)
  • 79. امنیت و پایداری سیستم‌های تشخیص محتوا
  • 80. آینده پژوهی در حوزه تشخیص اسپم و محتوای نامناسب
  • 81. کاربردهای عملی سیستم‌های تشخیص محتوا در نهادهای رسمی
  • 82. مطالعه موردی: سیستم‌های تشخیص محتوا در سازمان‌های دولتی
  • 83. مطالعه موردی: کاربرد در سیستم‌های آموزش مجازی
  • 84. مطالعه موردی: کاربرد در پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی داخلی
  • 85. مطالعه موردی: کاربرد در سامانه‌های پیام‌رسان
  • 86. چالش‌های پیاده‌سازی و نگهداری سیستم‌های تشخیص محتوا
  • 87. مدیریت داده‌های عظیم (Big Data) برای آموزش مدل‌ها
  • 88. تاثیرات فرهنگی و اجتماعی تشخیص محتوای نامناسب
  • 89. اهمیت رویکرد بومی و منطبق با فرهنگ ایرانی-اسلامی
  • 90. توسعه ابزارهای تشخیص محتوا برای زبان فارسی
  • 91. همکاری بین‌المللی و تبادل دانش در این حوزه
  • 92. نقش پژوهشگران و متخصصان در ارتقاء امنیت فضای مجازی
  • 93. آخرین دستاوردها در حوزه تشخیص اسپم و محتوای نامناسب

📚 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 ارزیابی مدل‌های تشخیص اسپم و محتوای نامناسب”

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

پیمایش به بالا