سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری عمیق برای ترجمه ماشینی

کتاب یادگیری عمیق برای ترجمه ماشینی

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 یادگیری عمیق برای ترجمه ماشینی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری عمیق
  • 2. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 4. پس‌انتشار خطا
  • 5. بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
  • 6. گرادیان کاهشی تصادفی
  • 7. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, RMSprop)
  • 8. تنظیم‌گرهای نرخ یادگیری
  • 9. منظم‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 10. لایه نرمال‌سازی (Batch Normalization)
  • 11. کاهش احتمال خروج (Dropout)
  • 12. معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 15. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 16. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 17. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 18. ترجمه ماشینی آماری (SMT)
  • 19. محدودیت‌های SMT
  • 20. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی عصبی (NMT)
  • 21. معماری‌های پایه NMT (Encoder-Decoder)
  • 22. کاربرد CNN در NMT
  • 23. کاربرد RNN در NMT
  • 24. کاربرد LSTM/GRU در NMT
  • 25. ترجمه ماشینی مبتنی بر توجه
  • 26. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 27. لایه Self-Attention
  • 28. لایه Multi-Head Attention
  • 29. لایه Feed-Forward در ترنسفورمر
  • 30. لایه Positional Encoding
  • 31. معماری Encoder در ترنسفورمر
  • 32. معماری Decoder در ترنسفورمر
  • 33. آموزش مدل‌های ترنسفورمر
  • 34. تابع هزینه در NMT
  • 35. داده‌های موازی برای آموزش NMT
  • 36. پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 37. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 38. کلمه‌سازی (Subword Tokenization)
  • 39. مدل‌های زبانی
  • 40. کدگذاری کلمات (Word Embeddings)
  • 41. Word2Vec
  • 42. GloVe
  • 43. FastText
  • 44. مقایسه روش‌های کدگذاری کلمات
  • 45. استفاده از Embeddings در NMT
  • 46. پس‌پردازش ترجمه
  • 47. امتیازدهی ترجمه (BLEU Score)
  • 48. محدودیت‌های BLEU
  • 49. معیارهای ارزیابی دیگر
  • 50. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 51. معماری‌های LLMs
  • 52. کاربرد LLMs در ترجمه
  • 53. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای ترجمه
  • 54. ترجمه ماشینی در زبان فارسی
  • 55. چالش‌های زبان فارسی در NMT
  • 56. منابع داده برای زبان فارسی
  • 57. ارزیابی NMT فارسی
  • 58. کاربرد NMT در حوزه‌های تخصصی
  • 59. ترجمه اسناد حقوقی (با رعایت چارچوب قانونی)
  • 60. ترجمه متون پزشکی (مطابق پروتکل وزارت بهداشت)
  • 61. ترجمه متون اقتصادی (در چارچوب بانکداری اسلامی)
  • 62. ترجمه متون علمی و فنی
  • 63. ترجمه ماشینی در زمان واقعی
  • 64. پیاده‌سازی NMT
  • 65. استفاده از چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 66. محیط‌های توسعه NMT
  • 67. ابزارهای کمکی ترجمه
  • 68. مدیریت دانش در ترجمه
  • 69. اخلاق در هوش مصنوعی و ترجمه
  • 70. حریم خصوصی داده‌ها
  • 71. سوگیری در مدل‌های ترجمه
  • 72. مسئولیت‌پذیری در NMT
  • 73. آینده ترجمه ماشینی
  • 74. ترجمه ماشینی عصبی پیشرفته
  • 75. مدل‌های ترنسفورمر چندزبانه
  • 76. ترجمه ماشینی برای زبان‌های کم‌منبع
  • 77. یادگیری انتقالی در NMT
  • 78. ترجمه ماشینی با کیفیت بالا
  • 79. تولید ترجمه روان و طبیعی
  • 80. غلبه بر ابهام در ترجمه
  • 81. مدیریت عدم قطعیت در ترجمه
  • 82. ترجمه ماشینی و نوآوری‌های زبانی
  • 83. مبانی نظری یادگیری عمیق پیشرفته
  • 84. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 85. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 86. کاربرد GNN در پردازش زبان طبیعی
  • 87. کاربرد یادگیری تقویتی در NMT
  • 88. مفاهیم پیشرفته مدل‌های زبانی
  • 89. ترکیب مدل‌های زبانی و NMT
  • 90. مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 91. ترجمه ماشینی با رویکرد تولید متن
  • 92. ارزیابی عمیق‌تر مدل‌های ترجمه
  • 93. مفهوم‌سازی در ترجمه ماشینی
  • 94. ترجمه ماشینی و درک مطلب
  • 95. چالش‌های معنایی در NMT
  • 96. ترجمه ماشینی و بومی‌سازی
  • 97. ترجمه ماشینی برای ارتباطات بین‌فرهنگی
  • 98. کاربرد NMT در آموزش زبان
  • 99. توسعه ابزارهای ترجمه مبتنی بر NMT
  • 100. مطالعات موردی NMT موفق (با رعایت چارچوب)

📚 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.