, ,

کتاب ترجمه زبان طبیعی به زبان SQL با استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته

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 ترجمه زبان طبیعی به زبان SQL با استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: استخراج اطلاعات از متن

🎓 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 و هوش مصنوعی
  • 2. مبانی زبان‌شناسی محاسباتی
  • 3. ساختار زبان و نمایش معنایی
  • 4. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 5. مفاهیم پایه‌ای زبان SQL
  • 6. انواع کوئری‌های SQL: SELECT، INSERT، UPDATE، DELETE
  • 7. نحوهٔ ترجمهٔ پرس‌وجوهای سادهٔ زبان طبیعی به SQL
  • 8. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار در متن
  • 9. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
  • 10. مدل‌سازی معنایی پرس‌وجوها
  • 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 12. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
  • 13. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 14. پیش‌نمونه‌سازی (Pre-training) مدل‌های زبانی
  • 15. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها برای وظایف خاص
  • 16. ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 17. شناسایی جداول و ستون‌های مرتبط در پایگاه داده
  • 18. نقشه‌برداری از مفاهیم زبان طبیعی به اسکیمای پایگاه داده
  • 19. مدیریت ابهام در پرس‌وجوهای زبان طبیعی
  • 20. تکنیک‌های رفع ابهام معنایی
  • 21. استفاده از جداول کمکی (Lookup Tables)
  • 22. ترکیب چند جدول در کوئری‌های SQL
  • 23. توابع تجمعی (Aggregate Functions) در SQL (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX)
  • 24. عبارات GROUP BY و HAVING
  • 25. فیلتر کردن نتایج با WHERE و HAVING
  • 26. ترتیب‌دهی نتایج با ORDER BY
  • 27. محدود کردن نتایج با LIMIT
  • 28. کوئری‌های فرعی (Subqueries)
  • 29. استفاده از JOIN برای ترکیب داده‌ها
  • 30. انواع JOIN (INNER, LEFT, RIGHT, FULL)
  • 31. کوئری‌های پیچیده با چندین JOIN
  • 32. مدیریت انواع داده در SQL
  • 33. تبدیل انواع داده در کوئری‌ها
  • 34. استفاده از توابع تاریخ و زمان در SQL
  • 35. عملیات رشته‌ای در SQL
  • 36. مدیریت مقادیر NULL
  • 37. استفاده از CASE WHEN برای منطق شرطی
  • 38. ایجاد نمایه‌های (Views) پایگاه داده
  • 39. بهینه‌سازی کوئری‌های SQL
  • 40. شاخص‌گذاری (Indexing) برای افزایش سرعت
  • 41. تحلیل‌گرهای کوئری (Query Analyzers)
  • 42. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های پردازش زبان طبیعی
  • 43. کتابخانه‌های محبوب پردازش زبان طبیعی (NLTK, SpaCy)
  • 44. استفاده از SpaCy برای استخراج اطلاعات
  • 45. استفاده از NLTK برای پردازش متن
  • 46. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 47. پیاده‌سازی مدل‌های ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL با TensorFlow
  • 48. پیاده‌سازی مدل‌های ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL با PyTorch
  • 49. آموزش مدل‌های سفارشی برای ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
  • 50. ارزیابی عملکرد مدل‌های ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
  • 51. سنجه‌های ارزیابی (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
  • 52. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
  • 53. نحوهٔ ساخت مجموعه‌داده‌های سفارشی
  • 54. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 55. مدیریت خطاهای رایج در ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
  • 56. اشکال‌زدایی (Debugging) مدل‌های ترجمه
  • 57. ملاحظات امنیتی در پردازش کوئری‌ها
  • 58. جلوگیری از حملات تزریق SQL (SQL Injection)
  • 59. پاک‌سازی ورودی‌های کاربر
  • 60. طراحی رابط‌های کاربری برای پرس‌وجوهای زبان طبیعی
  • 61. تجربهٔ کاربری (UX) در سیستم‌های پرس‌وجو
  • 62. پشتیبانی از زبان‌های مختلف در پرس‌وجو
  • 63. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 64. شفافیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 65. مسئولیت‌پذیری در توسعهٔ هوش مصنوعی
  • 66. آیندهٔ ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
  • 67. کاربردها در تحلیل داده‌های کسب‌وکار
  • 68. کاربردها در هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 69. کاربردها در سیستم‌های پرس‌وجوی هوشمند
  • 70. کاربردها در اتوماسیون فرآیندها
  • 71. مدل‌های زبانی پیشرفته‌تر (مانند GPT-3 و مدل‌های مشابه)
  • 72. تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ برای وظایف خاص SQL
  • 73. استفاده از Prompt Engineering برای بهبود نتایج
  • 74. ترجمهٔ زبان طبیعی به زبان‌های پرس‌وجوی غیر از SQL
  • 75. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های دادهٔ NoSQL
  • 76. ترجمهٔ زبان طبیعی به کوئری‌های NoSQL (مانند MongoDB Query Language)
  • 77. استخراج اطلاعات از داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 78. مدل‌سازی دانش (Knowledge Representation)
  • 79. گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)
  • 80. استفاده از گراف‌های دانش برای بهبود ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
  • 81. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
  • 82. بهبود مداوم مدل‌ها از طریق بازخورد کاربران
  • 83. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) مبتنی بر پرس‌وجو
  • 84. پردازش زبان طبیعی در محیط‌های سازمانی
  • 85. مدیریت تغییرات در اسکیمای پایگاه داده
  • 86. انطباق مدل‌ها با تغییرات اسکیمای پایگاه داده
  • 87. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
  • 88. مستندسازی سیستم‌های ترجمهٔ زبان طبیعی به SQL
  • 89. آموزش کاربران نهایی برای استفاده از سیستم‌های پرس‌وجوی زبان طبیعی
  • 90. پیاده‌سازی سیستم‌های پرس‌وجوی زبان طبیعی در مقیاس بزرگ
  • 91. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 92. مدیریت دسترسی به داده‌ها
  • 93. کاربردها در حوزهٔ بهداشت و درمان
  • 94. کاربردها در حوزهٔ مالی
  • 95. کاربردها در حوزهٔ آموزش
  • 96. کاربردها در حوزهٔ دولتی
  • 97. مقدمه‌ای بر روش‌های آماری در پردازش زبان طبیعی
  • 98. مدل‌های زبانی آماری
  • 99. یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی
  • 100. یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی

📚 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 ترجمه زبان طبیعی به زبان SQL با استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته”

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

پیمایش به بالا