اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش کاربردی پردازش زبان طبیعی با استفاده از کتابخانه spaCy در پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی پردازش زبان طبیعی با استفاده از کتابخانه spaCy در پایتون

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و نقش هوش مصنوعی در تحلیل متن
• 2. معرفی کتابخانه spaCy و نصب محیط توسعه پایتون
• 3. ساختار داده‌های اصلی در spaCy و مفهوم Doc و Token
• 4. کار با مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده در spaCy
• 5. پیش‌پردازش متن و نرمال‌سازی داده‌های زبانی
• 6. تشخیص مرز جملات و توکن‌بندی پیشرفته
• 7. حذف کلمات توقف و پاک‌سازی داده‌های متنی
• 8. برچسب‌گذاری نقش کلمات در جمله POS Tagging
• 9. تحلیل وابستگی‌های دستوری در جملات فارسی و انگلیسی
• 10. استخراج ریشه کلمات و لماتیزاسیون
• 11. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار NER در متون تخصصی
• 12. کار با ویژگی‌های آماری کلمات در spaCy
• 13. استخراج عبارات اسمی و گروه‌های فعلی
• 14. مدیریت واژگان و بردار کلمات Word Vectors
• 15. محاسبه شباهت معنایی بین متون و کلمات
• 16. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در طبقه‌بندی متن
• 17. کار با مدل‌های آماری برای تحلیل احساسات
• 18. استخراج اطلاعات کلیدی از متون نیمه‌ساختاریافته
• 19. شخصی‌سازی خط لوله پردازش در spaCy
• 20. ایجاد کامپوننت‌های سفارشی برای پردازش متن
• 21. کار با توابع جستجوی مبتنی بر الگو در spaCy
• 22. استفاده از Matcher برای استخراج الگوهای زبانی
• 23. استخراج موجودیت‌های پیچیده با PhraseMatcher
• 24. بهینه‌سازی حافظه در پردازش متون حجیم
• 25. تکنیک‌های افزایش سرعت پردازش در spaCy
• 26. استفاده از پردازش موازی در تحلیل متون
• 27. کاربرد پردازش زبان طبیعی در تحلیل اسناد اداری
• 28. تحلیل متون اخبار و گزارش‌های رسمی
• 29. استخراج داده از متون علمی و مقالات پژوهشی
• 30. ساخت سامانه ساده خلاصه‌ساز متن
• 31. پیاده‌سازی سیستم پرسش و پاسخ مبتنی بر متن
• 32. یکپارچه‌سازی spaCy با کتابخانه‌های یادگیری عمیق
• 33. مبانی مدل‌های ترنسفورمر و کاربرد آن در NLP
• 34. استفاده از مدل‌های Hugging Face در کنار spaCy
• 35. ارزیابی دقت مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 36. روش‌های رفع خطا در مدل‌های تحلیل متن
• 37. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌های اختصاصی
• 38. تکنیک‌های تنظیم دقیق Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 39. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 40. استفاده از نتایج پردازش در پایگاه‌های داده
• 41. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های متنی
• 42. اخلاق در توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی مبتنی بر متن
• 43. چالش‌های پردازش زبان فارسی در کتابخانه spaCy
• 44. پیاده‌سازی یک پروژه نهایی تحلیل متن کاربردی
• 45. ارائه گزارش و بصری‌سازی نتایج پردازش متن
• 46. آینده هوش مصنوعی و پردازش زبان در صنعت ایران