, ,

کتاب آشنایی با تشخیص موجودیت سفارشی در زبان کره‌ای با استفاده از Amazon Comprehend

تومان249,950

انتخاب پلن

📚 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 تشخیص موجودیت سفارشی در زبان کره‌ای با استفاده از Amazon Comprehend

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و تحلیل 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 هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
  • 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
  • 3. کاربردهای پردازش زبان طبیعی
  • 4. مفاهیم کلیدی پردازش زبان طبیعی
  • 5. نشانه‌گذاری و توکن‌سازی
  • 6. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی
  • 7. حذف کلمات توقف
  • 8. شناسایی اجزای کلام (POS Tagging)
  • 9. نحو و تجزیه جملات
  • 10. مدل‌های زبانی
  • 11. شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
  • 12. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 13. شبکه‌های بازگشتی (RNN)
  • 14. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 15. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 16. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) در پردازش زبان طبیعی
  • 17. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
  • 18. ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی پیشرفته
  • 19. آشنایی با Amazon Comprehend
  • 20. قابلیت‌های Amazon Comprehend
  • 21. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 22. کاربرد NER در تحلیل متن
  • 23. تشخیص موجودیت سفارشی (Custom Entity Recognition)
  • 24. مزایای تشخیص موجودیت سفارشی
  • 25. مراحل ایجاد مدل تشخیص موجودیت سفارشی
  • 26. جمع‌آوری داده‌های آموزشی
  • 27. برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 28. فرمت داده‌های ورودی برای Amazon Comprehend
  • 29. فایل‌های CSV برای آموزش
  • 30. فایل‌های JSON برای آموزش
  • 31. انتخاب موجودیت‌ها برای تشخیص
  • 32. مثال‌هایی از موجودیت‌های سفارشی
  • 33. موجودیت‌های سازمانی
  • 34. موجودیت‌های مکانی
  • 35. موجودیت‌های زمانی
  • 36. موجودیت‌های شخصی
  • 37. موجودیت‌های محصول
  • 38. موجودیت‌های رویداد
  • 39. موجودیت‌های مالی
  • 40. موجودیت‌های پزشکی
  • 41. موجودیت‌های حقوقی
  • 42. موجودیت‌های فنی
  • 43. موجودیت‌های علمی
  • 44. موجودیت‌های مذهبی (در چارچوب رسمی)
  • 45. موجودیت‌های فرهنگی (در چارچوب رسمی)
  • 46. تعریف روابط بین موجودیت‌ها
  • 47. آموزش مدل تشخیص موجودیت سفارشی
  • 48. تنظیم پارامترهای آموزش
  • 49. تنظیمات دقیق مدل
  • 50. آزمایش و ارزیابی مدل
  • 51. معیارهای ارزیابی مدل
  • 52. دقت (Precision)
  • 53. بازیابی (Recall)
  • 54. امتیاز F1
  • 55. تفسیر نتایج ارزیابی
  • 56. بهبود مدل بر اساس نتایج
  • 57. تکرار فرآیند آموزش و ارزیابی
  • 58. استقرار مدل تشخیص موجودیت سفارشی
  • 59. استفاده از APIهای Amazon Comprehend
  • 60. ارسال متن برای پیش‌بینی
  • 61. دریافت نتایج پیش‌بینی
  • 62. مثال عملی: تشخیص موجودیت در متون فارسی
  • 63. آماده‌سازی داده‌های فارسی
  • 64. برچسب‌گذاری موجودیت‌های فارسی
  • 65. آموزش مدل برای زبان فارسی
  • 66. ارزیابی مدل فارسی
  • 67. کاربردهای تشخیص موجودیت سفارشی در ایران
  • 68. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
  • 69. استخراج اطلاعات از اسناد سازمانی
  • 70. مدیریت دانش در سازمان‌ها
  • 71. پردازش اطلاعات مشتریان
  • 72. پشتیبانی از زبان فارسی در ابزارهای تحلیل متن
  • 73. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
  • 74. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 75. جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
  • 76. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
  • 77. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 78. چارچوب‌های قانونی استفاده از هوش مصنوعی
  • 79. اهمیت داده‌های با کیفیت برای مدل‌های NLP
  • 80. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 81. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 82. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در تشخیص موجودیت
  • 83. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Fine-tuning)
  • 84. مقایسه رویکردهای مختلف برای تشخیص موجودیت
  • 85. استفاده از ابزارهای متن‌باز
  • 86. آشنایی با کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی فارسی
  • 87. نکات و ترفندها برای بهبود عملکرد مدل
  • 88. مدیریت پروژه‌های تشخیص موجودیت سفارشی
  • 89. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی
  • 90. تخصیص منابع
  • 91. مدیریت تیم
  • 92. چالش‌های پیاده‌سازی در سازمان‌ها
  • 93. مقاومت در برابر تغییر
  • 94. کمبود تخصص
  • 95. نیاز به زیرساخت مناسب
  • 96. آینده پردازش زبان طبیعی و تشخیص موجودیت
  • 97. پیشرفت‌های اخیر در حوزه NLP
  • 98. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
  • 99. چشم‌اندازهای آینده برای ابزارهای تحلیل متن
  • 100. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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 آشنایی با تشخیص موجودیت سفارشی در زبان کره‌ای با استفاده از Amazon Comprehend”

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

پیمایش به بالا