, ,

کتاب مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی برای درک و پردازش اسناد در پردازش زبان طبیعی

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 مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی برای درک و پردازش اسناد در پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی

🎓 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 پردازش زبان طبیعی با رویکرد شبکه‌های عصبی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
  • 3. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی برای پردازش متن
  • 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن
  • 5. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
  • 6. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 7. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
  • 9. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer)
  • 10. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
  • 11. مدل‌سازی زبان با شبکه‌های عصبی
  • 12. تولید متن با مدل‌های زبانی
  • 13. ترجمه ماشینی عصبی
  • 14. خلاصه‌سازی متن با شبکه‌های عصبی
  • 15. دسته‌بندی متن و تحلیل احساسات
  • 16. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 17. پاسخ به پرسش (Question Answering)
  • 18. مدل‌سازی اسناد در سطح بالا
  • 19. شبکه‌های عصبی برای درک اسناد
  • 20. پردازش اسناد طولانی
  • 21. مدل‌های سلسله مراتبی برای اسناد
  • 22. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای اسناد
  • 23. پردازش اسناد در حوزه‌های تخصصی
  • 24. کاربرد یادگیری عمیق در حقوق و قراردادها
  • 25. تحلیل اسناد مالی با شبکه‌های عصبی
  • 26. پردازش اسناد پزشکی و سلامت
  • 27. مدل‌سازی اسناد تاریخی و فرهنگی
  • 28. استخراج اطلاعات از اسناد
  • 29. شبکه‌های عصبی برای تشخیص الگو در اسناد
  • 30. رابطه‌های معنایی در اسناد
  • 31. مدل‌سازی چندوجهی اسناد
  • 32. یادگیری بازنمایی اسناد
  • 33. روش‌های ارزیابی مدل‌های پردازش اسناد
  • 34. داده‌های متنی و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 35. مهندسی ویژگی برای مدل‌های زبانی
  • 36. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 37. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 38. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 39. مدیریت داده‌های نامتوازن در وظایف NLP
  • 40. کاربرد یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 41. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
  • 42. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (GPT, BERT)
  • 43. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 44. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در پردازش اسناد
  • 45. استخراج دانش از اسناد با مدل‌های زبانی
  • 46. شبکه‌های عصبی برای درک روابط بین اسناد
  • 47. مدل‌سازی استدلال در اسناد
  • 48. پردازش اسناد در زمان واقعی
  • 49. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای کارایی
  • 50. استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 51. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
  • 52. امنیت داده‌ها در پردازش اسناد
  • 53. حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
  • 54. قابلیت تفسیر مدل‌های یادگیری عمیق
  • 55. تکنیک‌های تفسیرپذیری (XAI) در NLP
  • 56. شناسایی سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 57. روش‌های کاهش سوگیری
  • 58. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی
  • 59. مجموعه داده‌های فارسی برای NLP
  • 60. مدل‌های زبانی فارسی
  • 61. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل متون فارسی
  • 62. پردازش اسناد فارسی با شبکه‌های عصبی
  • 63. ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
  • 64. استخراج اطلاعات از اسناد فارسی
  • 65. تحلیل احساسات در متون فارسی
  • 66. دسته‌بندی متون فارسی
  • 67. تشخیص موجودیت نام‌دار در فارسی
  • 68. پاسخ به پرسش در زبان فارسی
  • 69. مدل‌سازی اسناد فارسی در حوزه‌های تخصصی
  • 70. کاربرد هوش مصنوعی در حقوق و قراردادهای فارسی
  • 71. تحلیل اسناد مالی فارسی
  • 72. پردازش اسناد پزشکی فارسی
  • 73. مدل‌سازی اسناد تاریخی و فرهنگی فارسی
  • 74. استخراج اطلاعات از اسناد فارسی با رویکرد اسلامی
  • 75. شبکه‌های عصبی برای تشخیص الگو در اسناد فارسی
  • 76. رابطه‌های معنایی در اسناد فارسی
  • 77. مدل‌سازی چندوجهی اسناد فارسی
  • 78. یادگیری بازنمایی اسناد فارسی
  • 79. روش‌های ارزیابی مدل‌های پردازش اسناد فارسی
  • 80. داده‌های متنی فارسی و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 81. مهندسی ویژگی برای مدل‌های زبانی فارسی
  • 82. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری عمیق فارسی
  • 83. تنظیم ابرپارامترها برای مدل‌های فارسی
  • 84. روش‌های منظم‌سازی برای مدل‌های فارسی
  • 85. مدیریت داده‌های نامتوازن در وظایف NLP فارسی
  • 86. کاربرد یادگیری انتقالی در زبان فارسی
  • 87. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده برای فارسی
  • 88. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده فارسی
  • 89. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در پردازش اسناد فارسی
  • 90. استخراج دانش از اسناد فارسی با مدل‌های زبانی
  • 91. شبکه‌های عصبی برای درک روابط بین اسناد فارسی
  • 92. مدل‌سازی استدلال در اسناد فارسی
  • 93. پردازش اسناد فارسی در زمان واقعی
  • 94. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق فارسی
  • 95. استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی فارسی
  • 96. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی فارسی
  • 97. امنیت داده‌ها در پردازش اسناد فارسی
  • 98. حریم خصوصی در مدل‌های زبانی فارسی
  • 99. قابلیت تفسیر مدل‌های یادگیری عمیق فارسی
  • 100. تکنیک‌های تفسیرپذیری در NLP فارسی

📚 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 مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی برای درک و پردازش اسناد در پردازش زبان طبیعی”

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

پیمایش به بالا