سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مروری بر خانواده مدل‌های بردارهای کلمات: Word2Vec, GloVe, FastText

کتاب مروری بر خانواده مدل‌های بردارهای کلمات: Word2Vec, GloVe, FastText

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 مروری بر خانواده مدل‌های بردارهای کلمات: Word2Vec, GloVe, FastText

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: بردار کلمات (Word Embeddings) (Word2Vec, GloVe, FastText)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های بردارهای کلمات
  • 2. مبانی یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی
  • 3. نمایش متنی در کامپیوتر
  • 4. ضرورت نمایش معنایی کلمات
  • 5. مفهوم بردار کلمه (Word Embedding)
  • 6. تاریخچه مختصر نمایش کلمات
  • 7. مفاهیم آماری در پردازش زبان
  • 8. مدل‌های زبانی آماری
  • 9. محدودیت‌های مدل‌های زبانی آماری
  • 10. معرفی مدل‌های یادگیری عمیق برای نمایش کلمات
  • 11. انواع رویکردهای نمایش کلمات
  • 12. مدل‌های مبتنی بر شمارش (Count-based)
  • 13. مدل‌های مبتنی بر پیش‌بینی (Prediction-based)
  • 14. مفهوم پنجره متنی (Context Window)
  • 15. روش‌های یک‌طرفه و دوطرفه
  • 16. مفاهیم هم‌وقوعی (Co-occurrence)
  • 17. ماتریس هم‌وقوعی
  • 18. روش‌های کاهش ابعاد در نمایش کلمات
  • 19. معرفی Word2Vec
  • 20. معماری CBOW در Word2Vec
  • 21. آموزش مدل CBOW
  • 22. معماری Skip-gram در Word2Vec
  • 23. آموزش مدل Skip-gram
  • 24. مزایای Word2Vec
  • 25. معایب Word2Vec
  • 26. کاربردهای Word2Vec
  • 27. تنظیم ابرپارامترها در Word2Vec
  • 28. ارزیابی مدل‌های بردار کلمات
  • 29. معیارهای ارزیابی کمی
  • 30. معیارهای ارزیابی کیفی
  • 31. معرفی GloVe
  • 32. مبانی نظری GloVe
  • 33. آموزش مدل GloVe
  • 34. ماتریس هم‌وقوعی وزنی در GloVe
  • 35. نحوه محاسبه وزن‌ها در GloVe
  • 36. مزایای GloVe
  • 37. معایب GloVe
  • 38. مقایسه Word2Vec و GloVe
  • 39. کاربردهای GloVe
  • 40. تنظیم ابرپارامترها در GloVe
  • 41. معرفی FastText
  • 42. مبانی نظری FastText
  • 43. مدل مبتنی بر کاراکتر در FastText
  • 44. آموزش مدل FastText
  • 45. مزایای FastText
  • 46. معایب FastText
  • 47. کاربردهای FastText
  • 48. مقایسه FastText با Word2Vec و GloVe
  • 49. مدل‌های بردار کلمات برای زبان فارسی
  • 50. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 51. پیش‌پردازش متن فارسی
  • 52. توکن‌سازی متن فارسی
  • 53. حذف کلمات توقف (Stop Words) در فارسی
  • 54. ریشه‌یابی (Stemming/Lemmatization) در فارسی
  • 55. کاربرد مدل‌های بردار کلمات در ایران
  • 56. آموزش مدل‌های بردار کلمات بر روی داده‌های فارسی
  • 57. استفاده از پیش‌مجموعه‌های بردار کلمات فارسی
  • 58. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های بردار کلمات
  • 59. کاربرد در طبقه‌بندی متن
  • 60. کاربرد در تحلیل احساسات
  • 61. کاربرد در پرسش و پاسخ
  • 62. کاربرد در خلاصه‌سازی متن
  • 63. کاربرد در ترجمه ماشینی (مقدماتی)
  • 64. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. کاربرد در تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 66. کاربرد در بازیافت اطلاعات
  • 67. مدل‌های بردار کلمات پویا (Dynamic Word Embeddings)
  • 68. مفهوم تغییر معنای کلمات در طول زمان
  • 69. مدل‌های بردار کلمات وابسته به متن (Contextual Word Embeddings)
  • 70. معرفی مدل‌های پیشرفته‌تر
  • 71. معرفی ELMo
  • 72. معرفی BERT
  • 73. معرفی GPT
  • 74. مقایسه مدل‌های بردار کلمات سنتی و contextual
  • 75. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های بردار کلمات
  • 76. سوگیری (Bias) در مدل‌های بردار کلمات
  • 77. شناسایی و کاهش سوگیری
  • 78. کاربرد مدل‌های بردار کلمات در حوزه فرهنگ اسلامی
  • 79. نمایش مفاهیم دینی با بردارهای کلمات
  • 80. شناسایی روابط معنایی در متون دینی
  • 81. کاربرد در تحلیل متون تاریخی اسلامی
  • 82. کاربرد در تحلیل اشعار آیینی
  • 83. ملاحظات شرعی در پردازش زبان طبیعی
  • 84. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 85. امنیت داده‌ها در سامانه‌های آموزشی
  • 86. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
  • 87. چارچوب‌های قانونی در حوزه فناوری اطلاعات
  • 88. ارزیابی جامع مدل‌های بردار کلمات
  • 89. انتخاب مدل مناسب برای کاربردهای خاص
  • 90. آینده مدل‌های بردار کلمات
  • 91. پیشرفت‌های اخیر در نمایش معنایی
  • 92. چشم‌انداز مدل‌های بردار کلمات

📚 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.