اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کار با NLTK: از ابتدا تا پردازش پیشرفته زبان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کار با NLTK: از ابتدا تا پردازش پیشرفته زبان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: کتابخانه‌های NLP (NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه و نصب کتابخانه NLTK
• 2. آشنایی با ساختار داده‌های متنی در پایتون
• 3. مفاهیم اولیه پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 4. مبانی توکن‌سازی (Tokenization)
• 5. انواع توکن‌سازها در NLTK
• 6. پردازش متن: حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 7. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 8. لمتایزیشن (Lemmatization)
• 9. تگ‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 10. مبانی تحلیل معنایی
• 11. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 12. مفاهیم مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 13. کاربرد مدل‌های آماری در NLP
• 14. مدل‌های زبانی N-gram
• 15. مبانی احتمال در NLP
• 16. احتمال شرطی و کاربرد آن
• 17. نرمال‌سازی در مدل‌های زبانی
• 18. فیلترینگ داده‌های متنی
• 19. پیش‌پردازش متن برای تحلیل آماری
• 20. استفاده از کورپوس‌های زبانی
• 21. مبانی ساختار زبان
• 22. نحو (Syntax) و تجزیه (Parsing)
• 23. تجزیه وابستگی (Dependency Parsing)
• 24. مبانی معناشناسی (Semantics)
• 25. تحلیل معنایی بر اساس نقش (Role Semantics)
• 26. استفاده از WordNet برای تحلیل معنایی
• 27. مفاهیم شباهت معنایی بین کلمات
• 28. کاربرد شباهت معنایی در جستجو
• 29. مبانی یادگیری ماشین برای NLP
• 30. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 31. الگوریتم‌های طبقه‌بندی در NLTK
• 32. کاربرد Naive Bayes در طبقه‌بندی متن
• 33. استفاده از SVM برای طبقه‌بندی متن
• 34. تکنیک‌های استخراج ویژگی (Feature Extraction)
• 35. TF-IDF و کاربرد آن
• 36. مبانی پردازش اسناد (Document Processing)
• 37. خلاصه‌سازی خودکار متن
• 38. روش‌های خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 39. روش‌های خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 40. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 41. مبانی تحلیل احساسات
• 42. کاربرد تحلیل احساسات در بازاریابی
• 43. مدل‌های تحلیل احساسات مبتنی بر واژگان
• 44. مدل‌های تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری ماشین
• 45. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات
• 46. تشخیص زبان (Language Detection)
• 47. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
• 48. مبانی سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 49. معماری سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 50. استفاده از NLTK در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 51. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 52. مبانی ترجمه ماشینی آماری
• 53. مفاهیم شبکه‌های عصبی در NLP
• 54. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 55. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 56. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 57. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 58. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 59. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ
• 60. پردازش زبان فارسی در NLTK
• 61. مبانی توکن‌سازی فارسی
• 62. حذف کلمات توقف فارسی
• 63. ریشه‌یابی و لمتایزیشن فارسی
• 64. تگ‌گذاری اجزای کلام فارسی
• 65. مبانی تحلیل معنایی فارسی
• 66. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار فارسی
• 67. مدل‌سازی موضوعی برای متون فارسی
• 68. طبقه‌بندی متن فارسی
• 69. تحلیل احساسات متون فارسی
• 70. ارزیابی مدل‌های NLP فارسی
• 71. کاربردهای پیشرفته NLP
• 72. تولید متن (Text Generation)
• 73. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 74. طراحی و پیاده‌سازی ربات گفتگو
• 75. مدیریت مکالمه در ربات‌های گفتگو
• 76. مفاهیم هوش مصنوعی در مکالمات
• 77. تولید پاسخ‌های طبیعی
• 78. ارزیابی عملکرد ربات‌های گفتگو
• 79. پردازش گفتار (Speech Processing)
• 80. تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text)
• 81. تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech)
• 82. کاربرد NLTK در پردازش گفتار
• 83. مبانی اخلاق در NLP
• 84. حریم خصوصی در داده‌های متنی
• 85. سوگیری در مدل‌های NLP
• 86. روش‌های کاهش سوگیری در NLP
• 87. کاربرد NLP در حوزه سلامت
• 88. کاربرد NLP در حوزه حقوق
• 89. کاربرد NLP در حوزه آموزش
• 90. کاربرد NLP در حوزه اقتصاد
• 91. مبانی امنیت در NLP
• 92. حفاظت از اطلاعات حساس در متون
• 93. رمزنگاری در پردازش متون
• 94. نکات تکمیلی و پروژه‌های عملی
• 95. جمع‌بندی مباحث کلیدی
• 96. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 97. مفاهیم یادگیری عمیق در NLP
• 98. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) برای متن
• 99. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
• 100. مدل‌های ترنسفورمر پیشرفته