فرآیند فعالسازی مجدد لینکهای دانلود آغاز شده است. با توجه به حجم بالای محتوا و طی شدن مراحل فنی آمادهسازی، فعال شدن کامل دسترسیها برای تمامی کاربران کمی زمان میبرد.پیشاپیش از صبوری شما سپاسگزاریم.
✅ امکان تهیه دورهها فراهم است و لینکها به نوبت در حال فعالسازی هستند.
زمان اشتراکها، تمدید و اصلاح می شوند.
راه ارتباطی در ایتا 09303953766
لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش یادگیری عمیق: پردازش زبان طبیعی برای تحلیل احساسات و ترجمه 2025
- آخرین آپدیت
دانلود Deep Learning: NLP for Sentiment analysis & Translation 2025
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
آموزش جامع تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی با TensorFlow و Hugging Face Transformers
یاد بگیرید چگونه با استفاده از TensorFlow و Hugging Face Transformers، مدلهای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و ترجمه ماشینی (Machine Translation) قدرتمند بسازید و آنها را مستقر کنید.
مباحث اصلی دوره:
مبانی Tensorها و متغیرها با TensorFlow: درک عمیق ساختار دادههای Tensor و نحوه کار با آنها در TensorFlow.
ساخت مدلهای رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و شبکههای عصبی از صفر: پیادهسازی الگوریتمهای یادگیری ماشین پایه برای درک بهتر مفاهیم.
مقدمات TensorFlow و آموزش شبکههای عصبی با TensorFlow 2: آشنایی با API های TensorFlow 2 و روشهای آموزش شبکههای عصبی.
مستقر سازی مدل (Model Deployment): یادگیری نحوه آمادهسازی مدلها برای استفاده در برنامههای واقعی.
تبدیل مدل TensorFlow به فرمت Onnx: بهینهسازی مدلها برای اجرا بر روی سختافزارهای مختلف.
آموزش Quantization Aware: کاهش حجم مدلها و افزایش سرعت اجرا بدون افت کیفیت.
ساخت API با FastAPI: ایجاد API برای دسترسی آسان به مدلهای یادگیری ماشین.
استقرار API در Cloud: مستقر سازی API بر روی پلتفرمهای ابری.
تحلیل احساسات با شبکههای عصبی بازگشتی، مدلهای توجه و Transformers از صفر: ساخت مدلهای پیشرفته تحلیل احساسات با درک عمیق معماری آنها.
ترجمه ماشینی عصبی با شبکههای عصبی بازگشتی، مدلهای توجه و Transformers از صفر: ساخت سیستمهای ترجمه ماشینی با استفاده از تکنیکهای روز دنیا.
ترجمه ماشینی عصبی با T5 در Hugging Face Transformers: استفاده از مدلهای پیشآموز T5 برای حل مسائل ترجمه ماشینی.
شبکههای توجه (Attention Networks): درک مکانیسمهای توجه و نحوه استفاده از آنها در مدلهای یادگیری ماشین.
Transformers از صفر: ساخت معماری Transformers بدون استفاده از کتابخانههای آماده.
پیشنیازها:
دانش پایه ریاضی
دسترسی به اینترنت (استفاده از Google Colab - نسخه رایگان)
دانش پایه زبان برنامهنویسی Python
مدلهای تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی روزانه توسط میلیونها نفر استفاده میشوند. این مدلهای یادگیری عمیق (به ویژه Transformers) امروزه صنایع مختلف را متحول کردهاند.
با ظهور مدلهای یادگیری عمیق کارآمدتر از اوایل دهه 2010، شاهد پیشرفت چشمگیری در حوزه تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی بودهایم.
در این دوره، شما را به یک سفر شگفتانگیز خواهیم برد که در آن مفاهیم مختلف را به صورت گام به گام فرا خواهید گرفت. ما با درک نحوه پردازش متن در زمینه پردازش زبان طبیعی شروع میکنیم، سپس وارد ساخت مدلهای خودمان میشویم و ضمن رعایت بهترین شیوهها، آنها را در Cloud مستقر میکنیم.
ما قصد داریم از TensorFlow 2 (محبوبترین کتابخانه جهان برای یادگیری عمیق، ساخته شده توسط Google) و Hugging Face استفاده کنیم.
شما یاد خواهید گرفت:
مبانی TensorFlow (Tensorها، ساخت مدل، آموزش و ارزیابی).
الگوریتمهای یادگیری عمیق مانند شبکههای عصبی بازگشتی، مدلهای توجه، Transformers و شبکههای عصبی کانولوشن.
تحلیل احساسات با RNNها، Transformers و Hugging Face Transformers
(Deberta)
انتقال یادگیری با Word2vec و Transformers مدرن
(
GPT, Bert, ULmfit, Deberta, T5...
)
ترجمه ماشینی با RNNها، توجه، Transformers و Hugging Face Transformers
(T5)
اگر مایل هستید در حرفه خود یک قدم جلوتر بروید، این دوره برای شما طراحی شده است و ما بسیار هیجانزده هستیم که به شما در دستیابی به اهدافتان کمک کنیم!
این دوره توسط Neuralearn به شما ارائه میشود. و درست مانند هر دوره دیگری از Neuralearn، ما تاکید زیادی بر بازخورد داریم. نظرات و سوالات شما در تالار گفتمان به ما در بهبود این دوره کمک میکند. هر چه میتوانید در تالار گفتمان سوال بپرسید. ما تمام تلاش خود را میکنیم تا در کمترین زمان ممکن پاسخ دهیم.
لذت ببرید!!!
سرفصل ها و درس ها
مقدمه
Introduction
خوش آمدید
Welcome
مقدمه کلی
General intro
لینک به کد
Link to Code
تنسورها و متغیرها
Tensors and variables
لینک به مجموعه داده
Link to Dataset
مبانی
Basics
مقداردهی اولیه و تبدیل نوع
Initialization and Casting
اندیس گذاری
Indexing
عملیات ریاضی
Maths Operations
عملیات جبر خطی
Linear algebra operations
متدهای رایج
Common methods
تنسورهای ناهموار
Ragged tensors
تنسورهای پراکنده
Sparse tensors
تنسورهای رشته ای
String tensors
متغیرها
Variables
[پیش نیاز] ساخت شبکه های عصبی با تنسورفلو
[PRE-REQUISCITE] Building neural networks with tensorflow
لینک به کد
Link to Code
درک وظیفه
Task understanding
آماده سازی داده
Data preparation
مدل رگرسیون خطی
Linear regression model
اعمال خطا
Error sanctioning
آموزش و بهینه سازی
Training and optimization
اندازه گیری عملکرد
Performance measurement
اعتبارسنجی و آزمایش
Validation and testing
اقدامات اصلاحی
Corrective measures
مجموعه داده های TensorFlow
TensorFlow Datasets
پیش پردازش متن برای تحلیل احساسات
Text Preprocessing for Sentiment Analysis
نمایش نظرات