تخفیف ویژه همین الان — دوره‌های تخفیف‌دار را ببینید.
روز
:
ساعت
:
دقیقه
:
ثانیه
تخفیف‌های ویژه
دوره آموزشی مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): اصول و کاربردهای عملی

دوره آموزشی مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): اصول و کاربردهای عملی

1 ساعت 14 دقیقهمبتدی2025-02-28

مدرسین

Gwendolyn Stripling

Gwendolyn Stripling

جزئیات دوره

آیا می‌خواهی با دو حوزه داغ و پرطرفدار در دنیای فناوری امروز یعنی پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) آشنا بشی؟ این دوره برای کسانی که تخصص فنی یا برنامه‌نویسی ندارن طراحی شده و بهت کمک می‌کنه تا به راحتی با مفاهیم و کاربردهای این تکنولوژی‌ها آشنا بشی. گوئندولین استریپلینگ، مدرس این دوره، به طور جامع به توضیح می‌ده چطور کامپیوترها می‌تونند زبان انسان‌ها رو پردازش و درک کنند.

تو این دوره یاد می‌گیری که پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبان بزرگ چطور در صنعت‌های مختلف کاربرد دارن، از چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی گرفته تا تحلیل احساسات و تولید محتوا. همچنین تاثیرات این تکنولوژی‌های قدرتمند رو روی زندگی روزمره‌مون بررسی می‌کنیم و درک بهتری از مزایا، هزینه‌ها و چالش‌های این فناوری‌ها پیدا خواهی کرد.

🎯 اهداف یادگیری:
تعریف و توضیح پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و آشنایی با اصول اصلی کارهایی مثل ترجمه ماشینی و تحلیل احساسات.
شناسایی و بررسی کاربردهای NLP و LLMs در صنایع مختلف، مثل چت‌بات‌های خدمات مشتری، پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده در فروشگاه‌های آنلاین، تولید خودکار محتوا، و تحلیل شبکه‌های اجتماعی.
درک مزایا و چالش‌های NLP و LLMs، مثل تاثیرات این فناوری‌ها بر ارتباطات، اتوماسیون و پتانسیل تعصبات.

مهارت ها

Natural Language Processing (NLP)Generative AIArtificial Intelligence (AI)One-Off

سرفصل ها

0. مقدمه

  • 01 - اصول و کاربردهای عملی NLP و LLM
  • 02 - آنچه باید بدانید

1. مقدمه ای بر NLP و LLMs

  • 03 - پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
  • 04 - چرا داده‌های متنی را پردازش می‌کنیم
  • 05 - درک مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • 06 - عناصر کلیدی LLM

2. موارد استفاده NLP و LLMs

  • 07 - شناسایی فرصت‌ها برای NLP و LLM
  • 08 - کمی کردن ROI بالقوه پروژه‌های NLP و LLM
  • 09 - ایجاد یک مورد تجاری برای ابتکارات NLP و LLM

3. ملاحظات اخلاقی و هوش مصنوعی مسئول

  • 10 - تعصب و انصاف در NLP و LLM
  • 11 - حریم خصوصی و امنیت داده ها
  • 12 - شیوه‌های هوش مصنوعی مسئول

4. پروژه‌های NLP و LLM پیشرو

  • 13 - نقش‌های کلیدی در تیم NLP LLM
  • 14 - مهارت‌ها و شایستگی‌های ضروری تیم
  • 15 - مدیریت و اجرای پروژه
  • 16 - معیارهای استقرار و ارزیابی مدل

5. روندهای آینده

  • 17 - چشم انداز در حال تحول NLP و LLMs
  • 18 - برای آینده آماده شوید - یک استراتژی NLP LLM بسازید

نتیجه گیری

  • 19 - مراحل بعدی

دوره های مرتبط

درباره ما

لینداکده یک بستر یادگیری پیشرو است که به افراد کمک می کند تا کسب و کار ، نرم افزار ، فناوری و مهارت‌های خلاقانه را برای دستیابی به اهداف شخصی و حرفه ای بیاموزد.

شماره تلفنکانال آپاراتپشتیبانی تلگرامکانال تلگرامپیج اینستاگرام

کلیه‌ی حقوق این سایت متعلق به لینداکده می باشد

قوانین و شرایط|حریم خصوصی

نماد الکترونیک enamad در صورت اتصال با آی‌پی داخل کشور، نمایش داده خواهد شد.
logo-samandehi - لوگو ساماندهی
zarinpal
zibal