سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب خلاصه‌سازی متون و شناسایی زبان مخازن کد با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ و SQL در BigQuery ML

کتاب خلاصه‌سازی متون و شناسایی زبان مخازن کد با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ و SQL 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 خلاصه‌سازی متون و شناسایی زبان مخازن کد با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ و SQL در BigQuery ML

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
  • 2. مبانی تحلیل داده در مخازن کد
  • 3. معرفی BigQuery ML
  • 4. مفاهیم کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 5. آشنایی با Vertex AI
  • 6. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در خلاصه‌سازی متن
  • 7. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در شناسایی زبان
  • 8. مراحل آماده‌سازی داده‌های مخازن کد
  • 9. اتصال به مخازن GitHub
  • 10. استخراج اطلاعات متنی از مخازن
  • 11. پیش‌پردازش متن برای تحلیل
  • 12. پاک‌سازی داده‌های متنی
  • 13. نرمال‌سازی متن
  • 14. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 15. ریشه‌یابی کلمات (Stemming/Lemmatization)
  • 16. شناسایی زبان اولیه متون
  • 17. تکنیک‌های آماری برای شناسایی زبان
  • 18. استفاده از BigQuery ML برای شناسایی زبان
  • 19. ساخت مدل شناسایی زبان در BigQuery ML
  • 20. ارزیابی مدل شناسایی زبان
  • 21. بهینه‌سازی مدل شناسایی زبان
  • 22. مقدمه‌ای بر خلاصه‌سازی متن
  • 23. انواع روش‌های خلاصه‌سازی متن
  • 24. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
  • 25. خلاصه‌سازی چکیده‌ای (Abstractive Summarization)
  • 26. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در خلاصه‌سازی استخراجی
  • 27. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در خلاصه‌سازی چکیده‌ای
  • 28. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی استخراجی با Vertex AI
  • 29. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی چکیده‌ای با Vertex AI
  • 30. استفاده از SQL در BigQuery ML برای خلاصه‌سازی
  • 31. آموزش مدل خلاصه‌سازی با داده‌های نمونه
  • 32. تنظیم پارامترهای مدل خلاصه‌سازی
  • 33. ارزیابی کیفیت خلاصه‌های تولید شده
  • 34. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی (مانند ROUGE)
  • 35. مقایسه روش‌های مختلف خلاصه‌سازی
  • 36. کاربرد در مستندات فنی مخازن کد
  • 37. خلاصه‌سازی README فایل‌ها
  • 38. شناسایی زبان فایل‌های README
  • 39. تحلیل کامنت‌های کد
  • 40. خلاصه‌سازی توضیحات توابع و کلاس‌ها
  • 41. شناسایی زبان کامنت‌ها
  • 42. تحلیل فایل‌های Markdown
  • 43. خلاصه‌سازی محتوای فایل‌های Markdown
  • 44. شناسایی زبان فایل‌های Markdown
  • 45. تحلیل فایل‌های کد منبع (Source Code)
  • 46. استخراج متون قابل خلاصه‌سازی از کد
  • 47. شناسایی زبان کد (در صورت نیاز)
  • 48. مدیریت داده‌های حجیم در BigQuery
  • 49. بهینه‌سازی کوئری‌های SQL برای BigQuery
  • 50. استفاده از توابع سفارشی در BigQuery ML
  • 51. ایجاد داشبوردهای تحلیلی با داده‌های خلاصه‌سازی و شناسایی زبان
  • 52. نمایش نتایج شناسایی زبان
  • 53. نمایش خلاصه‌های تولید شده
  • 54. تجسم داده‌های مربوط به زبان‌های مختلف کد
  • 55. تجسم توزیع زبان‌ها در مخازن
  • 56. کاربرد در مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 57. بهبود فرآیند مستندسازی کد
  • 58. افزایش دسترسی به اطلاعات مخازن
  • 59. شناسایی سریع‌تر زبان‌های مورد استفاده
  • 60. کاربرد در جستجوی پیشرفته کد
  • 61. بهینه‌سازی موتورهای جستجو برای کد
  • 62. مقیاس‌پذیری راه‌حل با BigQuery
  • 63. امنیت داده‌ها در BigQuery
  • 64. حریم خصوصی در تحلیل داده‌های مخازن
  • 65. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
  • 66. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
  • 67. نقش مدل‌های زبانی در توسعه نرم‌افزار
  • 68. آینده خلاصه‌سازی متن و شناسایی زبان
  • 69. پیشرفت‌های آتی در Vertex AI
  • 70. چالش‌های پیش رو در پردازش زبان طبیعی
  • 71. اهمیت داده‌های آموزشی با کیفیت
  • 72. تمرین عملی: خلاصه‌سازی یک مخزن کد واقعی
  • 73. تمرین عملی: شناسایی زبان مخازن متعدد
  • 74. تمرین عملی: ساخت مدل ترکیبی خلاصه‌سازی و شناسایی زبان
  • 75. بررسی نتایج تمرین‌های عملی
  • 76. اصلاح و بهبود مدل‌ها بر اساس نتایج
  • 77. درس‌های آموخته شده از پروژه
  • 78. جمع‌بندی مباحث و نگاه به آینده
  • 79. مباحث پیشرفته در مدل‌های زبانی بزرگ (Transformer, BERT)
  • 80. کاربرد مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی (اشاره)
  • 81. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات (اشاره)
  • 82. ملاحظات مربوط به داده‌های فارسی
  • 83. چالش‌های پردازش زبان فارسی در کد
  • 84. استفاده از منابع داده فارسی برای آموزش
  • 85. توسعه راه‌حل‌های بومی‌سازی شده
  • 86. استانداردهای کدنویسی و مستندسازی
  • 87. اهمیت خوانایی کد
  • 88. ارتباط بین کیفیت کد و مستندات
  • 89. نقش هوش مصنوعی در ارتقاء کیفیت نرم‌افزار
  • 90. پروژه‌های تحقیقاتی مرتبط
  • 91. تکنیک‌های پیشرفته در BigQuery ML
  • 92. استفاده از Dataflow برای پیش‌پردازش داده‌ها
  • 93. ملاحظات امنیتی در استفاده از Vertex AI
  • 94. مدیریت دسترسی‌ها در Google Cloud
  • 95. مطالعه موردی: خلاصه‌سازی مخازن متن‌باز بزرگ
  • 96. مطالعه موردی: شناسایی زبان در پروژه‌های چندزبانه
  • 97. برنامه‌ریزی برای پروژه‌های آینده
  • 98. ارائه گزارش نهایی و دستاوردها

📚 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.