سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آشنایی با شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

کتاب آشنایی با شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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 آشنایی با شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مبانی شبکه‌های عصبی و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت و تقویتی
  • 3. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 4. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 5. نورون‌های مصنوعی و توابع فعال‌سازی
  • 6. معماری شبکه‌های عصبی پرسپترون تک لایه
  • 7. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه
  • 8. فرآیند آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
  • 9. بهینه‌سازی پارامترها: گرادیان کاهشی
  • 10. تنظیم نرخ یادگیری و مشکلات آن
  • 11. منظم‌سازی در شبکه‌های عصبی: L1 و L2
  • 12. روش‌های توقف زودهنگام
  • 13. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 15. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 17. کاربرد RNN در داده‌های ترتیبی
  • 18. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 19. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 20. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 21. چالش‌های پردازش زبان طبیعی
  • 22. پیش‌پردازش متن: توکنیزاسیون و حذف کلمات توقف
  • 23. ریشه‌یابی کلمات و بن‌واژه‌سازی
  • 24. نمایش متنی: کیسه کلمات و TF-IDF
  • 25. تعبیه‌های کلمات: Word2Vec
  • 26. مدل‌های زبانی آماری
  • 27. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 28. مدل‌های زبانی بازگشتی برای NLP
  • 29. مدل‌های زبانی ترنسفورمر
  • 30. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 31. معماری ترنسفورمر در LLMs
  • 32. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 33. رمزگذار-رمزگشا در ترنسفورمرها
  • 34. GPT و مدل‌های مشابه
  • 35. BERT و مدل‌های دوطرفه
  • 36. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 37. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 38. تولید متن با LLMs
  • 39. خلاصه‌سازی متن با LLMs
  • 40. ترجمه ماشینی با LLMs
  • 41. پاسخ به پرسش با LLMs
  • 42. تحلیل احساسات با LLMs
  • 43. دسته‌بندی متن با LLMs
  • 44. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 45. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر LLMs
  • 46. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و LLMs
  • 47. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 48. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در NLP
  • 49. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 50. آموزش و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی در ایران
  • 51. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
  • 52. استانداردهای اخلاقی برای توسعه هوش مصنوعی
  • 53. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف ایران
  • 54. پردازش زبان فارسی با مدل‌های هوش مصنوعی
  • 55. توسعه ابزارهای NLP برای زبان فارسی
  • 56. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 57. مدل‌های زبانی بزرگ فارسی
  • 58. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ برای زبان فارسی
  • 59. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ فارسی
  • 60. کاربرد LLMs در آموزش مجازی در ایران
  • 61. توسعه محتوای آموزشی با هوش مصنوعی
  • 62. شخصی‌سازی یادگیری با LLMs
  • 63. ابزارهای کمکی یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 64. تولید سوالات امتحانی با LLMs
  • 65. ارزیابی خودکار پاسخ‌ها با هوش مصنوعی
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 67. مفهوم عامل، محیط و پاداش
  • 68. انواع یادگیری تقویتی
  • 69. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 70. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 71. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 72. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 73. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 74. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 75. معماری GAN: مولد و متمایزکننده
  • 76. کاربرد GANs در تولید تصویر
  • 77. کاربرد GANs در تولید متن
  • 78. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 79. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 80. تنظیم دقیق مدل‌ها برای وظایف جدید
  • 81. کاربرد یادگیری انتقالی در NLP
  • 82. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 83. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
  • 84. کاربرد هوش مصنوعی در علم پزشکی
  • 85. پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت
  • 86. مدل‌های زبانی بزرگ در تشخیص بیماری
  • 87. هوش مصنوعی در داروسازی
  • 88. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 89. هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 90. هوش مصنوعی در امور مالی
  • 91. هوش مصنوعی در صنعت
  • 92. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 93. چالش‌های پیش روی توسعه هوش مصنوعی
  • 94. فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی
  • 95. راهنمایی برای ادامه یادگیری در هوش مصنوعی
  • 96. منابع بیشتر برای مطالعه هوش مصنوعی
  • 97. نکات کلیدی در یادگیری ماشین
  • 98. برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی
  • 99. کتابخانه‌های کلیدی پایتون (NumPy, Pandas, Scikit-learn)
  • 100. کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)

📚 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.