سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های پیشرفته مدل‌سازی برای طبقه‌بندی متون در ایران

کتاب تکنیک‌های پیشرفته مدل‌سازی برای طبقه‌بندی متون در ایران

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 تکنیک‌های پیشرفته مدل‌سازی برای طبقه‌بندی متون در ایران

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: طبقه‌بندی متن با یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در ایران
  • 2. مفاهیم پایه مدل‌سازی متن
  • 3. مبانی یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی
  • 4. پیش‌پردازش متن در زبان فارسی
  • 5. نرمال‌سازی و پاک‌سازی داده‌های متنی
  • 6. شناسایی و حذف کلمات پرتکرار (Stop Words)
  • 7. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی (Stemming & Lemmatization)
  • 8. نمایش برداری متن: مدل کیس کلمات (Bag-of-Words)
  • 9. مدل TF-IDF و اهمیت آن
  • 10. مدل‌های نمایش متن مبتنی بر توزیع (Distributional Semantics)
  • 11. یادگیری نمایش‌های فشرده کلمات (Word Embeddings)
  • 12. مدل Word2Vec و کاربردهای آن
  • 13. مدل GloVe و مقایسه با Word2Vec
  • 14. مدل FastText برای کلمات خارج از واژگان
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای متن
  • 17. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 18. شبکه‌های حافظه کوتاه (GRU)
  • 19. معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 20. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 21. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
  • 22. مدل BERT و معماری آن
  • 23. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 24. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای طبقه‌بندی متن
  • 25. کاربرد مدل‌های زبانی در طبقه‌بندی اخبار
  • 26. طبقه‌بندی احساسات متن (Sentiment Analysis)
  • 27. استخراج موضوع از متون (Topic Modeling)
  • 28. روش‌های سنتی استخراج موضوع: LSA و LDA
  • 29. مدل‌های مدرن استخراج موضوع با شبکه‌های عصبی
  • 30. طبقه‌بندی اسناد با استفاده از SVM
  • 31. طبقه‌بندی اسناد با استفاده از Naive Bayes
  • 32. طبقه‌بندی اسناد با استفاده از رگرسیون لجستیک
  • 33. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی متن: دقت و فراخوان
  • 34. معیارهای F1-Score و AUC
  • 35. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 36. مدیریت عدم توازن داده‌ها در طبقه‌بندی
  • 37. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای متن
  • 38. طبقه‌بندی متن در زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
  • 39. منابع داده‌ای فارسی برای طبقه‌بندی متن
  • 40. ابزارها و کتابخانه‌های پردازش زبان فارسی
  • 41. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 42. طبقه‌بندی پیام‌های اسپم
  • 43. شناسایی محتوای نامناسب در فضای مجازی (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 44. طبقه‌بندی متون حقوقی و قضایی
  • 45. مدل‌سازی برای سیستم‌های پرسش و پاسخ فارسی
  • 46. طبقه‌بندی متون پزشکی و سلامت
  • 47. مدل‌سازی برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی فارسی
  • 48. طبقه‌بندی و تحلیل نظرات کاربران در پلتفرم‌های ایرانی
  • 49. استفاده از یادگیری تقویتی در مدل‌سازی متن
  • 50. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پردازش زبان طبیعی
  • 51. مدل‌های زبانی چندزبانه (Multilingual Language Models)
  • 52. مدل‌های زبانی برای زبان‌های با گویش‌های مختلف
  • 53. مدل‌سازی برای تشخیص لهجه در متن فارسی
  • 54. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در بازاریابی محتوا
  • 55. تحلیل محتوای وب‌سایت‌ها با استفاده از مدل‌سازی
  • 56. مدل‌سازی برای شناسایی اخبار جعلی (با رویکرد علمی و نه ترویجی)
  • 57. طبقه‌بندی متون مذهبی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 58. مدل‌سازی برای تحلیل متون تاریخی ایران
  • 59. طبقه‌بندی متون ادبی فارسی
  • 60. مدل‌سازی برای استخراج اطلاعات از متون فارسی
  • 61. ارتباط بین مدل‌سازی متن و دانش‌بنیان
  • 62. اصول اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
  • 63. حریم خصوصی در مدل‌سازی داده‌های متنی
  • 64. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های زبانی
  • 65. ملاحظات فرهنگی در مدل‌سازی متن فارسی
  • 66. آینده مدل‌سازی متن در ایران
  • 67. استانداردهای ملی برای پردازش زبان طبیعی
  • 68. تکنیک‌های پیشرفته در نمایش کلمات
  • 69. مدل‌های مبتنی بر گراف برای نمایش متن
  • 70. پردازش معنایی عمیق‌تر متن
  • 71. مدل‌سازی برای فهم زبان طبیعی (NLU)
  • 72. مدل‌سازی برای تولید زبان طبیعی (NLG)
  • 73. استفاده از مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models)
  • 74. مدل‌سازی برای تشخیص ابهام در متن
  • 75. مدل‌سازی برای خلاصه‌سازی خودکار متون
  • 76. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در آموزش الکترونیکی
  • 77. مدل‌سازی برای ارزیابی یادگیری دانشجویان
  • 78. مدل‌سازی برای شخصی‌سازی محتوای آموزشی
  • 79. طبقه‌بندی متون علمی و پژوهشی
  • 80. مدل‌سازی برای کشف دانش از مقالات علمی
  • 81. تحلیل روندها در تحقیقات علمی با مدل‌سازی متن
  • 82. مدل‌سازی برای پیش‌بینی نیازهای پژوهشی
  • 83. مدیریت دانش سازمانی با استفاده از مدل‌سازی متن
  • 84. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در حوزه سلامت روان (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 85. مدل‌سازی برای تحلیل شکایات مشتریان
  • 86. طبقه‌بندی اسناد اداری و سازمانی
  • 87. مدل‌سازی برای خودکارسازی فرآیندهای سازمانی
  • 88. پردازش زبان طبیعی در سیستم‌های اطلاعات مدیریت
  • 89. مطالعه موردی: پیاده‌سازی مدل طبقه‌بندی متن در یک سازمان ایرانی
  • 90. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در ایران
  • 91. راهکارهای عملی برای غلبه بر چالش‌ها
  • 92. توسعه مدل‌های یادگیری ماشین بومی
  • 93. همکاری بین دانشگاه و صنعت در حوزه پردازش زبان طبیعی
  • 94. نقش نهادهای دولتی در حمایت از پردازش زبان طبیعی
  • 95. آینده شغلی متخصصان پردازش زبان طبیعی در ایران
  • 96. یادگیری مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 97. مدل‌سازی برای تحلیل محتوای رسانه‌ای
  • 98. مدیریت بحران با استفاده از مدل‌سازی متن
  • 99. شناسایی الگوهای رفتاری در متن
  • 100. پیش‌بینی رویدادها با تحلیل متن

📚 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.