کتاب راهنمای طراحی Backend برای برنامه های Natural Language Processing (NLP) با اکسپرس.js
, ,

کتاب راهنمای طراحی Backend برای برنامه های Natural Language Processing (NLP) با اکسپرس.js

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000050433 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 راهنمای طراحی Backend برای برنامه های Natural Language Processing (NLP) با اکسپرس.js

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: اکسپرس (Express.js)

🎓 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 طراحی Backend و معماری سیستم‌های NLP
  • 2. آشنایی با Node.js و اکوسیستم آن برای توسعه Backend
  • 3. نصب و پیکربندی Express.js برای ساخت API
  • 4. مفاهیم اساسی Express.js: مسیریابی، Middleware و Request/Response
  • 5. مدیریت خطاها و Exception Handling در Express.js
  • 6. کار با Template Engines برای رندر سمت سرور (در صورت نیاز)
  • 7. امنیت در Express.js: احراز هویت و مجوزدهی (Authentication & Authorization)
  • 8. کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL) در Node.js (مانند PostgreSQL)
  • 9. پیاده‌سازی مدل‌های داده با ORM (مانند Sequelize)
  • 10. کار با پایگاه‌های داده NoSQL (مانند MongoDB)
  • 11. مدیریت داده‌های JSON و ذخیره‌سازی در پایگاه داده
  • 12. طراحی RESTful API برای سرویس‌های NLP
  • 13. مفاهیم HTTP و متدهای آن (GET, POST, PUT, DELETE)
  • 14. مدیریت وضعیت (State Management) در سمت سرور
  • 15. استفاده از Docker برای کانتینرسازی برنامه‌های Express.js
  • 16. استقرار (Deployment) برنامه‌های Express.js بر روی سرور
  • 17. مانیتورینگ و لاگ‌گیری (Logging) برنامه‌های Backend
  • 18. اصول اولیه پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 19. معماری سیستم‌های NLP و اجزای کلیدی
  • 20. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های NLP در پایتون (NLTK, SpaCy)
  • 21. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده NLP
  • 22. مفهوم Vectorization و روش‌های آن (Bag-of-Words, TF-IDF)
  • 23. Embeddings: Word2Vec, GloVe, FastText
  • 24. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی برای NLP
  • 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای NLP
  • 27. مفهوم Attention Mechanism
  • 28. معماری Transformer و مدل‌های مبتنی بر آن (BERT, GPT)
  • 29. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 30. ارزیابی مدل‌های NLP: معیارهای دقت، بازیابی و F1-Score
  • 31. مقدمه‌ای بر Text Classification
  • 32. پیاده‌سازی Text Classification با Express.js و مدل‌های NLP
  • 33. مقدمه‌ای بر Named Entity Recognition (NER)
  • 34. پیاده‌سازی NER با Express.js و مدل‌های NLP
  • 35. مقدمه‌ای بر Sentiment Analysis
  • 36. پیاده‌سازی Sentiment Analysis با Express.js و مدل‌های NLP
  • 37. مقدمه‌ای بر Text Summarization
  • 38. پیاده‌سازی Text Summarization با Express.js و مدل‌های NLP
  • 39. مقدمه‌ای بر Machine Translation
  • 40. پیاده‌سازی Machine Translation با Express.js و مدل‌های NLP
  • 41. مقدمه‌ای بر Question Answering
  • 42. پیاده‌سازی Question Answering با Express.js و مدل‌های NLP
  • 43. مدیریت پردازش‌های طولانی و ناهمزمان (Asynchronous Processing)
  • 44. کار با صف‌های پیام (Message Queues) مانند RabbitMQ یا Kafka
  • 45. طراحی API برای پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 46. امنیت API در سرویس‌های NLP: جلوگیری از حملات رایج
  • 47. مدیریت داده‌های حساس و حریم خصوصی کاربران
  • 48. اصول طراحی پایگاه داده برای داده‌های متنی
  • 49. بهینه‌سازی عملکرد (Performance Optimization) APIهای NLP
  • 50. استفاده از Caching برای بهبود سرعت پاسخ‌دهی
  • 51. معماری Microservices برای سیستم‌های NLP بزرگ
  • 52. ارتباط بین سرویس‌ها در معماری Microservices
  • 53. استفاده از API Gateway
  • 54. مدیریت پیکربندی (Configuration Management)
  • 55. اصول DevOps و CI/CD برای برنامه‌های NLP
  • 56. تست واحد (Unit Testing) و تست یکپارچگی (Integration Testing)
  • 57. تست بار (Load Testing) و تست استرس (Stress Testing)
  • 58. مستندسازی API با ابزارهایی مانند Swagger/OpenAPI
  • 59. کار با WebSocket برای ارتباط بلادرنگ (Real-time Communication)
  • 60. مدیریت Session و State در برنامه‌های توزیع‌شده
  • 61. معماری Serverless برای سرویس‌های NLP
  • 62. ملاحظات اقتصادی و مقیاس‌پذیری در طراحی Backend NLP
  • 63. کار با ابزارهای مانیتورینگ پیشرفته (مانند Prometheus, Grafana)
  • 64. اصول طراحی پایدار (Sustainable Design) در سیستم‌های نرم‌افزاری
  • 65. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 66. کار با APIهای هوش مصنوعی مولد
  • 67. پیاده‌سازی Chatbots با استفاده از LLMs
  • 68. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) مبتنی بر NLP
  • 69. پردازش زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
  • 70. استفاده از ابزارهای پردازش زبان فارسی
  • 71. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی فارسی
  • 72. پیاده‌سازی ابزارهای تحلیل متن فارسی
  • 73. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data) در NLP
  • 74. استفاده از Spark برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 75. معماری Data Lake و Data Warehouse
  • 76. امنیت داده‌ها و انطباق با مقررات (مانند GDPR)
  • 77. اصول مهندسی Prompt برای LLMs
  • 78. تکنیک‌های Prompt Engineering برای وظایف خاص NLP
  • 79. ارزیابی مدل‌های Generative AI
  • 80. پیاده‌سازی سیستم‌های A/B Testing برای مدل‌های NLP
  • 81. مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
  • 82. استفاده از MLOps برای مدیریت چرخه حیات مدل‌های NLP
  • 83. مدل‌های Speech Recognition و Text-to-Speech
  • 84. پیاده‌سازی API برای پردازش صوت
  • 85. ملاحظات اخلاقی در طراحی سیستم‌های NLP
  • 86. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability) در مدل‌های NLP
  • 87. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی سیستم‌های NLP
  • 88. طراحی سیستم‌های مقاوم در برابر خطا (Fault-Tolerant Systems)
  • 89. پروتکل‌های ارتباطی امن (مانند HTTPS)
  • 90. مدیریت دسترسی و مجوزها در سطح سرویس
  • 91. پیکربندی امن پایگاه داده
  • 92. اصول طراحی Backend قابل توسعه (Scalable)
  • 93. معماری Event-Driven
  • 94. استفاده از Micro-frontends در کنار Microservices
  • 95. مدیریت و مانیتورینگ زیرساخت‌های ابری
  • 96. برنامه‌ریزی برای Disaster Recovery
  • 97. آموزش و توسعه مداوم در حوزه NLP و Backend

📚 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 راهنمای طراحی Backend برای برنامه های Natural Language Processing (NLP) با اکسپرس.js”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا