اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع پردازش زبان طبیعی با پایتون برای تحلیل متن و هوش مصنوعی کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پردازش زبان طبیعی با پایتون برای تحلیل متن و هوش مصنوعی کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم داده

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای علوم داده
• 3. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی پردازش متن در پایتون
• 4. پیش‌پردازش متون فارسی و چالش‌های زبان‌شناختی
• 5. پاک‌سازی داده‌های متنی و حذف نویز
• 6. نرمال‌سازی متون و یکسان‌سازی کاراکترها
• 7. روش‌های توکن‌بندی کلمات و جملات
• 8. استخراج ریشه و بن‌واژه در زبان فارسی
• 9. حذف کلمات توقف و اهمیت آن در تحلیل متن
• 10. برچسب‌گذاری نقش دستوری کلمات
• 11. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار در متون فارسی
• 12. تجزیه و تحلیل ساختار نحوی جملات
• 13. مدل‌های آماری برای نمایش متن
• 14. کیسه‌ کلمات و مدل‌های شمارشی
• 15. وزن‌دهی به کلمات با استفاده از روش TF-IDF
• 16. آشنایی با بردارسازی کلمات و مفاهیم فضای برداری
• 17. الگوریتم Word2Vec و کاربردهای آن در بازنمایی معنایی
• 18. استفاده از مدل GloVe برای استخراج روابط معنایی
• 19. تحلیل احساسات و دیدگاه‌سنجی متون
• 20. استفاده از فرهنگ لغت برای تحلیل عواطف در متن
• 21. طبقه‌بندی متون با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 22. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی متن با معیارهای دقت و فراخوانی
• 23. خلاصه‌سازی خودکار متون با روش‌های استخراجی
• 24. مدل‌سازی موضوعی و استخراج مفاهیم کلیدی با LDA
• 25. آشنایی با شبکه‌های عصبی عمیق در پردازش متن
• 26. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی برای توالی‌های متنی
• 27. کاربرد شبکه‌های LSTM در پیش‌بینی کلمات
• 28. مکانیسم توجه در مدل‌های زبانی
• 29. آشنایی با معماری ترنسفورمر و تحول در پردازش متن
• 30. کار با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در کتابخانه ترنسفورمرز
• 31. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 32. استخراج اطلاعات از متون غیرساختاریافته
• 33. روش‌های شناسایی شباهت متنی و خوشه‌بندی اسناد
• 34. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ ساده
• 35. کاربرد پردازش زبان طبیعی در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 36. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در جمع‌آوری و پردازش داده‌های متنی
• 37. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های پردازش متن برای محیط‌های عملیاتی
• 38. استقرار مدل‌های NLP در قالب وب‌سرویس
• 39. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک سامانه تحلیل‌گر متن فارسی