کتاب Applied Natural Language Processing with PyTorch 2.0: Master Advanced NLP Techniques, Transform Text Data into Insights, and Build Scalable AI Models with PyTorch 2.0 (پردازش زبان طبیعی کاربردی با پایتورچ ۲.۰: تکنیک‌های پیشرفته‌ی NLP را بیاموزید، داده‌های متنی را به بینش تبدیل کنید و مدل‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر را با پایتورچ ۲.۰ بسازید.) یک راهنمای جامع برای تسلط بر تکنیک‌های پیشرفته‌ی پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از کتابخانه‌ی قدرتمند پایتورچ ۲.۰ است.
این کتاب به شما کمک می‌کند تا داده‌های متنی را به بینش‌های ارزشمند تبدیل کنید و مدل‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر را برای کاربردهای مختلف بسازید. در این کتاب، شما با مفاهیم کلیدی NLP، از جمله پردازش متن، تحلیل معنایی، مدل‌های زبانی، و شبکه‌های عصبی عمیق آشنا می‌شوید.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Applied Natural Language Processing with PyTorch 2.0 را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Applied Natural Language Processing with PyTorch 2.0:
این کتاب در مورد پردازش زبان طبیعی کاربردی با پایتورچ ۲.۰، منبعی جامع برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین، متخصصان NLP، محققان، دانشگاهیان، مهندسان نرم‌افزار، تحلیلگران داده، زبان‌شناسان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی است.
کتاب Applied Natural Language Processing with PyTorch 2.0 آخرین پیشرفت‌ها در پایتورچ ۲.۰ را برای ساخت مدل‌ها و راه‌حل‌های NLP پیشرفته پوشش می‌دهد. این کتاب مبانی نظری، راهنمایی عملی پیاده‌سازی و مثال‌های عملی را ارائه می‌دهد و آن را برای متخصصان با تجربه و تازه‌واردان به حوزه NLP مناسب می‌سازد. چه بخواهید تخصص پایتورچ خود را به NLP گسترش دهید، با آخرین تکنیک‌ها به‌روز باشید یا یادگیری عمیق را برای تحلیل متن بررسی کنید، این کتاب شما را پوشش می‌دهد.
کتاب Applied Natural Language Processing with PyTorch 2.0 به ۱۰ فصل تقسیم شده است. آنها موضوعات NLP و پیاده‌سازی آن در پایتورچ ۲.۰ را پوشش خواهند داد. جزئیات به شرح زیر است:
فصل ۱. به معرفی پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌پردازد. موضوعات پوشش داده شده در این فصل در مورد NLP، کاربردهای آن و چالش‌ها و رویکردهای مختلف در NLP است.
فصل ۲. در مورد پایتورچ ۲.۰ بحث می‌کند. موضوعات مختلف پوشش داده شده در این فصل شامل معرفی پایتورچ ۲.۰، نصب پایتورچ ۲.۰، اصول اولیه پایتورچ، تانسورها و عملیات و شتاب GPU با پایتورچ است.
فصل ۳. پیش‌پردازش متن را بررسی می‌کند. موضوعات مختلف پوشش داده شده شامل نشانه‌گذاری، حذف کلمات توقف، ریشه‌کنی و لِماتیزاسیون، مدیریت کاراکترهای خاص و علامت‌گذاری، جاسازی کلمات و Word2Vec است.
فصل ۴. ساخت مدل‌های NLP با پایتورچ را بررسی می‌کند. این فصل شامل طبقه‌بندی متن، تحلیل احساسات، تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)، برچسب‌گذاری رده جزء کلام (POS)، ترجمه ماشینی و تولید متن با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) است.
فصل ۵. تکنیک‌های پیشرفته NLP با پایتورچ را بررسی می‌کند. این فصل شامل مدل‌های توالی به توالی، مکانیزم‌های توجه، مدل‌های ترانسفورمر، یادگیری انتقالی برای NLP و مدل‌سازی زبان با GPT-3.5 است.
فصل ۶. آموزش و ارزیابی مدل را بررسی می‌کند. این فصل از کتاب Applied Natural Language Processing with PyTorch 2.0 شامل آماده‌سازی مجموعه داده، خطوط لوله آموزش، معیارهای ارزیابی مدل، تنظیم بیش‌پارامتر، تکنیک‌های بیش‌برازش و منظم‌سازی است.
فصل ۷. بهبود مدل‌های NLP با پایتورچ ۲.۰ را بررسی می‌کند. این فصل شامل مدیریت کلمات خارج از واژگان (OOV)، مدیریت توالی‌های طولانی، پردازش دسته‌ای و بارکننده‌های داده، تکنیک‌های بهینه‌سازی پیشرفته، تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری مدل است.
فصل ۸. استقرار و تولیدی‌سازی را بررسی می‌کند. این فصل در مورد صادرات مدل‌های پایتورچ، استراتژی‌های استقرار (سرور، لبه، ابر)، مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی عملکرد، نظارت و اشکال‌زدایی و ملاحظات اخلاقی در NLP بحث می‌کند.
فصل ۹. مطالعات موردی و مثال‌های عملی را بررسی می‌کند. این فصل شامل تحلیل احساسات در داده‌های رسانه‌های اجتماعی، طبقه‌بندی متن برای مقالات خبری، توسعه چت‌بات با پایتورچ، سیستم ترجمه ماشینی عصبی و سیستم‌های پرسش و پاسخ است.
فصل ۱۰. روندهای آینده در NLP و پایتورچ را بررسی می‌کند. این فصل شامل پیشرفت‌ها در مدل‌های زبانی از پیش آموزش دیده، NLP چند زبانه و یادگیری انتقالی بین زبانی، هوش مصنوعی قابل توضیح در NLP، ادغام NLP با بینایی کامپیوتر و یادگیری تقویتی برای NLP است.
سرفصل‌های کتاب Applied Natural Language Processing with PyTorch 2.0:
- Cover Page
- Title Page
- Copyright Page
- Dedication Page
- About the Author
- About the Technical Reviewer
- Acknowledgements
- Preface
- Errata
- Table of Contents
- 1. Introduction to Natural Language Processing
- 2. Getting Started with PyTorch
- 3. Text Preprocessing
- 4. Building NLP Models with PyTorch
- 5. Advanced NLP Techniques with PyTorch
- 6. Model Training and Evaluation
- 7. Improving NLP Models with PyTorch
- 8. Deployment and Productionization
- 9. Case Studies and Practical Examples
- 10. Future Trends in Natural Language Processing and PyTorch
- Index
جهت دانلود کتاب Applied Natural Language Processing with PyTorch 2.0 می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.