سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب خلاصه سازی متون با استفاده از SQL و مدل‌های زبانی بزرگ در BigQuery ML

کتاب خلاصه سازی متون با استفاده از SQL و مدل‌های زبانی بزرگ در BigQuery ML

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 خلاصه سازی متون با استفاده از SQL و مدل‌های زبانی بزرگ در BigQuery ML

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی با مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و تحلیل داده
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 4. معماری ترنسفورمر در LLMs
  • 5. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
  • 6. مروری بر BigQuery ML
  • 7. مزایای استفاده از BigQuery ML
  • 8. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای در BigQuery
  • 9. آشنایی با SQL
  • 10. دستورات پایه SQL SELECT, FROM, WHERE
  • 11. دستورات SQL GROUP BY, HAVING, ORDER BY
  • 12. توابع تجمیعی در SQL
  • 13. عملیات JOIN در SQL
  • 14. زیرپرس و جوها (Subqueries) در SQL
  • 15. ساختارهای داده‌ای در BigQuery
  • 16. انواع داده در BigQuery
  • 17. بارگذاری داده در BigQuery
  • 18. پرس و جو از داده‌ها در BigQuery
  • 19. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 20. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
  • 21. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 22. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 23. مقدمه‌ای بر خلاصه‌سازی متن
  • 24. انواع خلاصه‌سازی متن (استخراجی و چکیده‌ای)
  • 25. چالش‌های خلاصه‌سازی متن
  • 26. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی متن (ROUGE, BLEU)
  • 27. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ برای خلاصه‌سازی
  • 28. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی استخراجی
  • 29. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی چکیده‌ای
  • 30. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای خلاصه‌سازی
  • 31. استفاده از BigQuery ML با LLMs
  • 32. انتخاب مدل LLM مناسب برای خلاصه‌سازی
  • 33. آماده‌سازی داده‌های متنی برای BigQuery ML
  • 34. اتصال BigQuery ML به LLMs
  • 35. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی استخراجی با BigQuery ML و SQL
  • 36. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی چکیده‌ای با BigQuery ML و LLMs
  • 37. مدیریت پارامترهای LLM در BigQuery ML
  • 38. بهینه‌سازی پرس و جوهای SQL برای خلاصه‌سازی
  • 39. تحلیل نتایج خلاصه‌سازی
  • 40. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی تولید شده
  • 41. مقایسه روش‌های مختلف خلاصه‌سازی
  • 42. مطالعه موردی: خلاصه‌سازی مقالات علمی
  • 43. مطالعه موردی: خلاصه‌سازی اخبار
  • 44. مطالعه موردی: خلاصه‌سازی نظرات کاربران
  • 45. کاربرد خلاصه‌سازی در کسب و کار
  • 46. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
  • 47. امنیت داده‌ها در BigQuery
  • 48. حریم خصوصی کاربران
  • 49. مقایسه BigQuery ML با سایر ابزارهای تحلیل داده
  • 50. نقش SQL در تحلیل داده‌های متنی
  • 51. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای NLP
  • 52. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 53. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) برای متن
  • 54. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTMs)
  • 55. کاربرد Attention Mechanism
  • 56. مدل‌های ترنسفورمر پیشرفته
  • 57. GPT و خانواده آن
  • 58. BERT و کاربردهای آن
  • 59. تکنیک‌های تولید متن
  • 60. تولید متن خلاقانه
  • 61. کاربرد LLMs در پاسخ به سوالات
  • 62. سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 63. ترجمه ماشینی با LLMs
  • 64. خلاصه‌سازی مکالمات
  • 65. تحلیل احساسات با LLMs
  • 66. طبقه‌بندی متن با LLMs
  • 67. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 68. استخراج رابطه بین موجودیت‌ها
  • 69. مدیریت دانش با LLMs
  • 70. ساخت چت‌بات‌های هوشمند
  • 71. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده برداری
  • 72. نمایه‌سازی و جستجو در پایگاه‌های داده برداری
  • 73. کاربرد پایگاه‌های داده برداری در LLMs
  • 74. ادغام BigQuery با پایگاه‌های داده برداری
  • 75. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
  • 76. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 77. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای NLP
  • 78. معماری‌های ترکیبی LLM
  • 79. بهینه‌سازی مصرف منابع LLMs
  • 80. مقیاس‌پذیری سیستم‌های خلاصه‌سازی
  • 81. ارزیابی جامع عملکرد سیستم
  • 82. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی
  • 83. استانداردهای صنعتی برای خلاصه‌سازی متن
  • 84. روندهای آینده در خلاصه‌سازی متن
  • 85. نوآوری در LLMs برای تحلیل داده
  • 86. کاربرد LLMs در خودکارسازی وظایف
  • 87. توسعه ابزارهای تحلیل متن مبتنی بر LLM
  • 88. آینده پردازش زبان طبیعی
  • 89. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 90. معماری‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • 91. مفاهیم کلیدی در تحلیل داده
  • 92. مدیریت چرخه عمر داده
  • 93. اخلاق در علم داده
  • 94. ملاحظات امنیتی در تحلیل داده
  • 95. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 96. یادگیری نظارت شده در مقابل بدون نظارت
  • 97. کاربرد LLMs در یادگیری بدون نظارت
  • 98. تحلیل خوشه‌ای متن
  • 99. تشخیص ناهنجاری در متن
  • 100. خلاصه‌سازی متون حقوقی

📚 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.