اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی تطبیقی بر پایه مجموعه داده‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی تطبیقی بر پایه مجموعه داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مجموعه داده‌های زبانی (Corpora)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. اصول اولیه پردازش زبان طبیعی
• 3. کاربردها و تاریخچه پردازش زبان طبیعی
• 4. مجموعه داده‌ها در پردازش زبان طبیعی
• 5. انواع مجموعه داده‌ها و ویژگی‌های آن‌ها
• 6. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 7. پاکسازی داده‌های متنی
• 8. نرمال‌سازی و استانداردسازی متن
• 9. توکن‌سازی و تقسیم‌بندی جملات
• 10. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 11. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی (Stemming and Lemmatization)
• 12. مدل‌سازی زبان
• 13. مدل‌های زبانی آماری
• 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 15. مدل‌های N-gram
• 16. مدل‌های زبانی بازگشتی (RNN)
• 17. مدل‌های زبانی LSTM و GRU
• 18. مدل‌های زبانی ترنسفورمر (Transformer)
• 19. کدگذاری متن (Text Encoding)
• 20. کیسه کلمات (Bag-of-Words)
• 21. TF-IDF
• 22. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings)
• 23. Word2Vec
• 24. GloVe
• 25. FastText
• 26. تعبیه‌های متنی (Sentence Embeddings)
• 27. شناخت موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 28. روش‌های مبتنی بر قواعد
• 29. روش‌های آماری
• 30. روش‌های یادگیری عمیق برای NER
• 31. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging - POS)
• 32. مفاهیم و روش‌های POS Tagging
• 33. مدل‌های HMM برای POS Tagging
• 34. شبکه‌های عصبی برای POS Tagging
• 35. تحلیل وابستگی (Dependency Parsing)
• 36. مفاهیم و روش‌های تحلیل وابستگی
• 37. تحلیل نحوی (Syntactic Parsing)
• 38. مفاهیم و روش‌های تحلیل نحوی
• 39. تحلیل معنایی (Semantic Parsing)
• 40. مفاهیم و روش‌های تحلیل معنایی
• 41. تشخیص معنایی کلمات (Word Sense Disambiguation - WSD)
• 42. روش‌های مبتنی بر منابع لغوی
• 43. روش‌های آماری برای WSD
• 44. یادگیری ماشینی برای WSD
• 45. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
• 46. روش‌های LSA و LDA
• 47. مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق
• 48. دسته‌بندی متن (Text Classification)
• 49. الگوریتم‌های دسته‌بندی کلاسیک
• 50. شبکه‌های عصبی برای دسته‌بندی متن
• 51. یادگیری عمیق برای دسته‌بندی متن
• 52. خوشه‌بندی متن (Text Clustering)
• 53. الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 54. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 55. معیارهای ارزیابی در دسته‌بندی
• 56. معیارهای ارزیابی در NER
• 57. معیارهای ارزیابی در مدل‌سازی زبان
• 58. پردازش زبان فارسی
• 59. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 60. مجموعه داده‌های فارسی
• 61. پیش‌پردازش زبان فارسی
• 62. توکن‌سازی و نرمال‌سازی فارسی
• 63. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی فارسی
• 64. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 65. تعبیه‌های کلمه برای زبان فارسی
• 66. شناخت موجودیت‌های نام‌دار فارسی
• 67. برچسب‌گذاری اجزای کلام فارسی
• 68. تحلیل وابستگی و نحوی فارسی
• 69. تحلیل معنایی فارسی
• 70. مدل‌سازی موضوع برای متون فارسی
• 71. دسته‌بندی و خوشه‌بندی متون فارسی
• 72. سیستم‌های پرسش و پاسخ فارسی
• 73. تولید متن فارسی
• 74. خلاصه‌سازی متن فارسی
• 75. ترجمه ماشینی فارسی
• 76. پردازش گفتار فارسی
• 77. پردازش زبان طبیعی تطبیقی
• 78. مقایسه روش‌ها بر روی مجموعه داده‌های مختلف
• 79. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 80. انتقال یادگیری در پردازش زبان طبیعی
• 81. ارزیابی تطبیقی مدل‌ها
• 82. بهینه‌سازی مدل‌ها برای کاربردهای خاص
• 83. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 84. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 85. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 86. کاربرد پردازش زبان طبیعی در حوزه‌های فرهنگی و اسلامی
• 87. تحلیل محتوای متون دینی با رویکرد علمی
• 88. پردازش زبان طبیعی در آموزش مجازی
• 89. کاربرد در استخراج اطلاعات از متون علمی
• 90. پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی
• 91. آینده پردازش زبان طبیعی