نه. این یک دوره پیشرفتهست که نیاز داره قبلا دورههای «مقدمهای بر یادگیری عمیق با PyTorch» و «یادگیری عمیق تکمیلی با PyTorch»، بهعلاوه چند پیشنیاز پایتون رو گذرونده باشید.
دوره
یادگیری عمیق برای متن با PyTorch
دنیای جذاب یادگیری عمیق برای متن با PyTorch رو کشف کنید و امکانات جدیدی رو در پردازش زبان طبیعی و تولید متن به دست بیارید.
کاربرهای فینکا در چه شرکتهایی مشغول به کار هستند؟
توضیحات دوره
سفر هیجانانگیزی رو به دنیای یادگیری عمیق برای متن با PyTorch شروع کنید! این دوره مهارتهایی رو به شما میده تا بتونید با چالشهای مختلف متنی روبهرو بشید. در این مسیر، با اصول پردازش متن از طریق کدگذاری و جاگذاری (Embedding) آشنا میشید و مدلهای مختلفی از جمله CNNها، RNNها، GANها و مدلهای ازپیشآموزشدیده رو روی دادههای متنی پیادهسازی میکنید. در نهایت، به مباحث پیشرفتهتری مثل تکنیکهای یادگیری انتقالی، مکانیزم توجه و نحوه محافظت از مدلهاتون در برابر حملات خصمانه میپردازید. تا پایان این دوره، شما مهارت ساخت مدلهای قدرتمند یادگیری عمیق برای متن رو به دست میارید.
همونیه که میخواید یاد بگیرید؟
1
در این بخش، با یادگیری عمیق برای متن و کاربردهای اون آشنا میشید. یاد میگیرید چطور از PyTorch برای پردازش متن استفاده کنید و با تکنیکهایی مثل توکنسازی، ریشهیابی، حذف کلمات توقف و موارد دیگه بهصورت عملی کار کنید. همچنین با اهمیت کدگذاری دادههای متنی آشنا میشید و یاد میگیرید چطور تکنیکهای کدگذاری رو با استفاده از PyTorch پیادهسازی کنید. در نهایت، با ساخت یک پایپلاین پردازش متن که این تکنیکها رو با هم ترکیب میکنه، آموختههاتون رو مرور و تثبیت میکنید.
2
با طبقهبندی متن و نقش اون در پردازش زبان طبیعی (NLP) آشنا بشید. یاد میگیرید چطور اِمبدینگ کلمات رو پیادهسازی کنید و با استفاده از PyTorch، شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) رو برای طبقهبندی متن بسازید. همچنین یاد میگیرید چطور مدلهاتون رو با معیارهای مناسب ارزیابی کنید.
3
وارد دنیای جذاب تولید متن و کاربردهای اون در پردازش زبان طبیعی (NLP) بشید. یاد میگیرید چطور با استفاده از PyTorch از شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)، شبکههای مولد رقابتی (GAN) و مدلهای از پیشآموزشدیده برای وظایف تولید متن استفاده کنید. همچنین یاد میگیرید چطور عملکرد مدلهاتون رو با معیارهای مناسب ارزیابی کنید.
4
با مفهوم یادگیری انتقالی و کاربرد اون در طبقهبندی متن آشنا بشید. تبدیلکنندهها، معماری اونها و نحوه استفاده ازشون برای طبقهبندی و تولید متن رو بررسی میکنید. همچنین با مکانیزمهای توجه و نقش اونها در پردازش متن آشنا میشید. در نهایت، اثرات احتمالی حملات خصمانه روی مدلهای طبقهبندی متن رو بررسی میکنید و یاد میگیرید چطور از مدلهاتون در برابر این حملات محافظت کنید.
گواهی پایان دوره
- تأیید مهارت شما
با تکمیل این دوره، شما یک گواهی معتبر دریافت میکنید که بیانگر کسب مهارتهای لازم مرتبط با این دوره آموزشی است.
- اعتبار و اصالت گواهی
هر مدرک دارای شناسه یکتا و لینک اعتبارسنجی است که امکان بررسی و تأیید اصالت آن را فراهم میکند.
- اشتراکگذاری
میتوانید گواهیهای خود را بهراحتی در شبکههای حرفهای مانند لینکدین با دیگران به اشتراک بگذارید.
پیش نیازهای دوره
منابع
Shakespeare Text
توضیحات دوره
سفر هیجانانگیزی رو به دنیای یادگیری عمیق برای متن با PyTorch شروع کنید! این دوره مهارتهایی رو به شما میده تا بتونید با چالشهای مختلف متنی روبهرو بشید. در این مسیر، با اصول پردازش متن از طریق کدگذاری و جاگذاری (Embedding) آشنا میشید و مدلهای مختلفی از جمله CNNها، RNNها، GANها و مدلهای ازپیشآموزشدیده رو روی دادههای متنی پیادهسازی میکنید. در نهایت، به مباحث پیشرفتهتری مثل تکنیکهای یادگیری انتقالی، مکانیزم توجه و نحوه محافظت از مدلهاتون در برابر حملات خصمانه میپردازید. تا پایان این دوره، شما مهارت ساخت مدلهای قدرتمند یادگیری عمیق برای متن رو به دست میارید.
همونیه که میخواید یاد بگیرید؟
1
در این بخش، با یادگیری عمیق برای متن و کاربردهای اون آشنا میشید. یاد میگیرید چطور از PyTorch برای پردازش متن استفاده کنید و با تکنیکهایی مثل توکنسازی، ریشهیابی، حذف کلمات توقف و موارد دیگه بهصورت عملی کار کنید. همچنین با اهمیت کدگذاری دادههای متنی آشنا میشید و یاد میگیرید چطور تکنیکهای کدگذاری رو با استفاده از PyTorch پیادهسازی کنید. در نهایت، با ساخت یک پایپلاین پردازش متن که این تکنیکها رو با هم ترکیب میکنه، آموختههاتون رو مرور و تثبیت میکنید.
2
با طبقهبندی متن و نقش اون در پردازش زبان طبیعی (NLP) آشنا بشید. یاد میگیرید چطور اِمبدینگ کلمات رو پیادهسازی کنید و با استفاده از PyTorch، شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) رو برای طبقهبندی متن بسازید. همچنین یاد میگیرید چطور مدلهاتون رو با معیارهای مناسب ارزیابی کنید.
3
وارد دنیای جذاب تولید متن و کاربردهای اون در پردازش زبان طبیعی (NLP) بشید. یاد میگیرید چطور با استفاده از PyTorch از شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)، شبکههای مولد رقابتی (GAN) و مدلهای از پیشآموزشدیده برای وظایف تولید متن استفاده کنید. همچنین یاد میگیرید چطور عملکرد مدلهاتون رو با معیارهای مناسب ارزیابی کنید.
4
با مفهوم یادگیری انتقالی و کاربرد اون در طبقهبندی متن آشنا بشید. تبدیلکنندهها، معماری اونها و نحوه استفاده ازشون برای طبقهبندی و تولید متن رو بررسی میکنید. همچنین با مکانیزمهای توجه و نقش اونها در پردازش متن آشنا میشید. در نهایت، اثرات احتمالی حملات خصمانه روی مدلهای طبقهبندی متن رو بررسی میکنید و یاد میگیرید چطور از مدلهاتون در برابر این حملات محافظت کنید.
گواهی پایان دوره
- تأیید مهارت شما
با تکمیل این دوره، شما یک گواهی معتبر دریافت میکنید که بیانگر کسب مهارتهای لازم مرتبط با این دوره آموزشی است.
- اعتبار و اصالت گواهی
هر مدرک دارای شناسه یکتا و لینک اعتبارسنجی است که امکان بررسی و تأیید اصالت آن را فراهم میکند.
- اشتراکگذاری
میتوانید گواهیهای خود را بهراحتی در شبکههای حرفهای مانند لینکدین با دیگران به اشتراک بگذارید.
پیش نیازهای دوره
منابع
Shakespeare Text
سوالات متداول
دریافت اپلیکیشن فینکا
با اپلیکیشن فینکا، به بیشتر دورهها و مسیرها روی موبایل دسترسی دارید، تمرین میکنید و یادگیری رو همزمان روی موبایل و دسکتاپ ادامه میدید.
