کتاب مبانی و کاربردهای نمایش‌های متنی و چندوجهی در هوش مصنوعی (با تمرکز بر Vertex AI)
, ,

کتاب مبانی و کاربردهای نمایش‌های متنی و چندوجهی در هوش مصنوعی (با تمرکز بر Vertex AI)

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000064910 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 مبانی و کاربردهای نمایش‌های متنی و چندوجهی در هوش مصنوعی (با تمرکز بر Vertex AI)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی

🎓 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 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین نظارت شده
  • 3. یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 4. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 5. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 6. کاربرد‌های پردازش زبان طبیعی
  • 7. مدل‌های زبانی سنتی
  • 8. نمایش کلمات (Word Embeddings)
  • 9. Word2Vec و GloVe
  • 10. مبانی تنسورها و عملیات تنسوری
  • 11. معرفی Google Vertex AI
  • 12. مفهوم نمایش‌های متنی (Text Embeddings)
  • 13. چرا به نمایش‌های متنی نیاز داریم؟
  • 14. کاربرد نمایش‌های متنی در جستجو
  • 15. کاربرد نمایش‌های متنی در طبقه‌بندی متن
  • 16. کاربرد نمایش‌های متنی در خوشه‌بندی متن
  • 17. کاربرد نمایش‌های متنی در تشخیص احساسات
  • 18. مقدمه‌ای بر نمایش‌های چندوجهی (Multimodal Embeddings)
  • 19. نمایش‌های چندوجهی برای تصویر و متن
  • 20. نمایش‌های چندوجهی برای صدا و متن
  • 21. معماری مدل‌های نمایش چندوجهی
  • 22. تکنیک‌های آموزش مدل‌های نمایش چندوجهی
  • 23. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های نمایش
  • 24. معماری مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 25. مبانی ترنسفورمرها در NLP
  • 26. کاربرد ترنسفورمرها در مدل‌های زبانی
  • 27. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 28. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی گوگل
  • 29. معرفی مدل‌های Embeddings در Vertex AI
  • 30. کاربرد Text Embeddings در Vertex AI
  • 31. تولید Text Embeddings با Vertex AI
  • 32. استفاده از Text Embeddings برای جستجو معنایی
  • 33. استفاده از Text Embeddings برای طبقه‌بندی متن
  • 34. استفاده از Text Embeddings برای تشخیص شباهت متنی
  • 35. معرفی مدل‌های Embeddings چندوجهی در Vertex AI
  • 36. کاربرد Multimodal Embeddings در Vertex AI
  • 37. تولید Multimodal Embeddings با Vertex AI
  • 38. استفاده از Multimodal Embeddings برای جستجوی تصویر-متن
  • 39. استفاده از Multimodal Embeddings برای تحلیل تصویر-متن
  • 40. مبانی ارزیابی مدل‌های نمایش
  • 41. معیارهای ارزیابی برای نمایش‌های متنی
  • 42. معیارهای ارزیابی برای نمایش‌های چندوجهی
  • 43. کاربرد نمایش‌های متنی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 44. کاربرد نمایش‌های چندوجهی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. ملاحظات اخلاقی در نمایش‌های هوش مصنوعی
  • 46. حریم خصوصی و داده‌ها در نمایش‌های هوش مصنوعی
  • 47. سوگیری در مدل‌های نمایش و راه‌های مقابله
  • 48. کاهش سوگیری در نمایش‌های متنی
  • 49. کاهش سوگیری در نمایش‌های چندوجهی
  • 50. کاربرد نمایش‌های متنی در خلاصه‌سازی متن
  • 51. کاربرد نمایش‌های چندوجهی در تولید محتوا
  • 52. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 53. مدل‌های زبانی مولد
  • 54. مدل‌های مولد چندوجهی
  • 55. کاربرد نمایش‌های متنی در تشخیص موضوع
  • 56. کاربرد نمایش‌های چندوجهی در تشخیص موضوع
  • 57. کاربرد نمایش‌های متنی در تحلیل روندها
  • 58. کاربرد نمایش‌های چندوجهی در تحلیل روندها
  • 59. مبانی یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 60. کاربرد یادگیری انتقالی در NLP
  • 61. کاربرد یادگیری انتقالی در مدل‌های چندوجهی
  • 62. بهینه‌سازی مدل‌های نمایش برای کاربردهای خاص
  • 63. تنظیم پارامترهای مدل‌های نمایش
  • 64. انتخاب مدل مناسب نمایش برای کاربرد
  • 65. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته در نمایش‌های متنی
  • 66. مفهوم Contextual Embeddings
  • 67. مدل‌های زبانی پیشرفته
  • 68. کاربرد مدل‌های زبانی پیشرفته در نمایش
  • 69. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته در نمایش‌های چندوجهی
  • 70. مدل‌های چندوجهی پیشرفته
  • 71. کاربرد مدل‌های چندوجهی پیشرفته در نمایش
  • 72. کاربرد نمایش‌های متنی در پردازش مکالمات
  • 73. کاربرد نمایش‌های چندوجهی در پردازش مکالمات
  • 74. تحلیل سمانتیک در نمایش‌های متنی
  • 75. تحلیل سمانتیک در نمایش‌های چندوجهی
  • 76. کاربرد نمایش‌های متنی در استخراج اطلاعات
  • 77. کاربرد نمایش‌های چندوجهی در استخراج اطلاعات
  • 78. مقدمه‌ای بر دانش‌گراف‌ها و نمایش‌های متنی
  • 79. ادغام دانش‌گراف‌ها با مدل‌های نمایش
  • 80. کاربرد نمایش‌های متنی در فهم پرسش
  • 81. کاربرد نمایش‌های چندوجهی در فهم پرسش
  • 82. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف عصبی (Graph Neural Networks)
  • 83. کاربرد GNN در نمایش‌های متنی
  • 84. کاربرد GNN در نمایش‌های چندوجهی
  • 85. مبانی پردازش تصویر برای نمایش‌های چندوجهی
  • 86. مبانی پردازش صدا برای نمایش‌های چندوجهی
  • 87. مدل‌های یادگیری تقویتی و نمایش‌ها
  • 88. کاربرد نمایش‌ها در یادگیری تقویتی
  • 89. مقدمه‌ای بر مفاهیم مقیاس‌پذیری در نمایش‌های هوش مصنوعی
  • 90. بهینه‌سازی مدل‌های نمایش برای مقیاس‌پذیری
  • 91. نکات کاربردی در پیاده‌سازی نمایش‌های هوش مصنوعی
  • 92. مروری بر کاربردهای نوین نمایش‌های متنی
  • 93. مروری بر کاربردهای نوین نمایش‌های چندوجهی
  • 94. آیندهٔ نمایش‌های متنی و چندوجهی در هوش مصنوعی
  • 95. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری نمایش‌ها

📚 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 مبانی و کاربردهای نمایش‌های متنی و چندوجهی در هوش مصنوعی (با تمرکز بر Vertex AI)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا