سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب از نویز تا دانش: مهندسی ویژگی در متن برای مدل‌های زبانی

کتاب از نویز تا دانش: مهندسی ویژگی در متن برای مدل‌های زبانی

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 از نویز تا دانش: مهندسی ویژگی در متن برای مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: روش‌های پیش‌پردازش داده‌های متنی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی در متن
  • 2. اهمیت مهندسی ویژگی در مدل‌های زبانی
  • 3. انواع داده‌های متنی و چالش‌های آن‌ها
  • 4. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 5. توکن‌سازی: قطعه‌قطعه کردن متن
  • 6. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 7. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 8. تک‌واژگان (Vocabulary) و ساختار آن
  • 9. تعداد واژگان و مفاهیم مرتبط
  • 10. نمایش متنی: Bag-of-Words
  • 11. تکرار واژگان و وزن‌دهی TF-IDF
  • 12. مفهوم TF-IDF و کاربردهای آن
  • 13. نمایش متنی: N-grams
  • 14. مزایا و معایب N-grams
  • 15. نمایش متنی: Word Embeddings
  • 16. مفهوم Word Embeddings
  • 17. مدل‌های Word2Vec: CBOW و Skip-gram
  • 18. آموزش Word2Vec و پارامترهای آن
  • 19. کاربرد Word Embeddings در مدل‌های زبانی
  • 20. مدل‌های GloVe و FastText
  • 21. تفاوت GloVe و FastText با Word2Vec
  • 22. Contextual Word Embeddings
  • 23. مدل‌های ELMo و ULMFiT
  • 24. معرفی مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 25. مفهوم Attention Mechanism
  • 26. معماری Encoder-Decoder در ترنسفورمر
  • 27. مدل‌های BERT و GPT
  • 28. آموزش و fine-tuning مدل‌های BERT
  • 29. کاربردهای BERT در وظایف پردازش زبان طبیعی
  • 30. معرفی مدل‌های GPT و تکامل آن‌ها
  • 31. کاربردهای GPT در تولید متن
  • 32. مهندسی ویژگی برای طبقه‌بندی متن
  • 33. استخراج ویژگی برای تحلیل احساسات
  • 34. مهندسی ویژگی برای تشخیص موضوع
  • 35. استخراج ویژگی برای خلاصه‌سازی متن
  • 36. مهندسی ویژگی برای پاسخ به سوال
  • 37. مهندسی ویژگی برای ترجمه ماشینی
  • 38. مهندسی ویژگی برای تشخیص اسپم
  • 39. مهندسی ویژگی برای تشخیص اخبار جعلی
  • 40. مهندسی ویژگی برای تشخیص نام‌گذاری موجودیت (NER)
  • 41. استخراج ویژگی برای تحلیل روابط بین موجودیت‌ها
  • 42. مهندسی ویژگی در مدل‌های زبانی فارسی
  • 43. چالش‌های مهندسی ویژگی در زبان فارسی
  • 44. منابع داده متنی فارسی
  • 45. پیش‌پردازش متن فارسی
  • 46. توکن‌سازی در زبان فارسی
  • 47. ریشه‌یابی و لماتیزاسیون فارسی
  • 48. واژگان و ساختار زبان فارسی
  • 49. نمایش متنی در زبان فارسی
  • 50. TF-IDF برای متون فارسی
  • 51. N-grams در زبان فارسی
  • 52. Word Embeddings برای زبان فارسی
  • 53. آموزش Word Embeddings فارسی
  • 54. کاربرد Word Embeddings فارسی
  • 55. مدل‌های contextual برای زبان فارسی
  • 56. مدل‌های ترنسفورمر برای زبان فارسی
  • 57. BERT فارسی و مدل‌های مشابه
  • 58. GPT فارسی و کاربردهای آن
  • 59. ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 60. معیارهای ارزیابی در طبقه‌بندی متن
  • 61. معیارهای ارزیابی در تولید متن
  • 62. معیارهای ارزیابی در پاسخ به سوال
  • 63. معیارهای ارزیابی در NER
  • 64. اهمیت داده‌های آموزشی با کیفیت
  • 65. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 66. تکنیک‌های Data Augmentation برای متن
  • 67. استفاده از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب
  • 68. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 69. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 70. مراحل Fine-tuning
  • 71. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 72. روش‌های Grid Search و Random Search
  • 73. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 74. مدل‌های Ensemble
  • 75. ترکیب مدل‌های مختلف
  • 76. ملاحظات اخلاقی در مهندسی ویژگی
  • 77. حریم خصوصی در داده‌های متنی
  • 78. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
  • 79. روش‌های کاهش سوگیری
  • 80. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 81. کاربردهای پیشرفته مهندسی ویژگی
  • 82. مدل‌های گراف دانش (Knowledge Graphs)
  • 83. ادغام دانش در مدل‌های زبانی
  • 84. مهندسی ویژگی برای پرس‌وجو در پایگاه داده
  • 85. مهندسی ویژگی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 86. مهندسی ویژگی برای ربات‌های گفتگو
  • 87. ملاحظات امنیتی در پردازش متن
  • 88. جلوگیری از حملات تزریق (Injection Attacks)
  • 89. حفاظت از مدل‌ها در برابر داده‌های مخرب
  • 90. آینده مهندسی ویژگی در مدل‌های زبانی
  • 91. روندهای نوظهور در NLP
  • 92. یادگیری تقویتی در NLP
  • 93. مدل‌های مولد پیشرفته
  • 94. مهندسی ویژگی در مدل‌های زبانی کوچک (SLMs)
  • 95. کاربرد مهندسی ویژگی در صنعت
  • 96. نمونه‌های موفق پیاده‌سازی
  • 97. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 98. اهمیت مهندسی ویژگی در اقتصاد دیجیتال
  • 99. تأثیر مهندسی ویژگی بر هوش مصنوعی
  • 100. مباحث پیشرفته در نمایش متنی

📚 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.