اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربردهای عملی پردازش زبان طبیعی در پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربردهای عملی پردازش زبان طبیعی در پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر تحلیل داده در پایتون
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 4. کار با رشته‌ها و عبارات منظم
• 5. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های NLP
• 6. TextBlob: پردازش متن ساده
• 7. NLTK: جعبه ابزار جامع NLP
• 8. جدا کردن کلمات (Tokenization)
• 9. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 10. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 11. تبدیل کلمات به ریشه (Lemmatization)
• 12. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 13. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 14. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 15. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 16. مدل‌های زبانی آماری
• 17. مدل‌های زبانی عصبی
• 18. کلمات برداری (Word Embeddings)
• 19. Word2Vec: یادگیری نمایش کلمات
• 20. GloVe: نمایش کلمات با توجه به هم‌رخدادی
• 21. FastText: نمایش کلمات با زیرکلمات
• 22. کاربرد Word Embeddings در طبقه‌بندی متن
• 23. استفاده از Embeddings در تشخیص تشابه متنی
• 24. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر
• 25. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 26. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 27. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 28. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 29. معماری ترانسفورمر
• 30. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 31. مدل BERT: نمایش دوطرفه زبان
• 32. کاربرد BERT در طبقه‌بندی متن
• 33. استفاده از BERT برای پاسخ به پرسش
• 34. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 35. مدل GPT: تولید متن
• 36. کاربرد GPT در خلاصه‌سازی متن
• 37. مدل‌های زبانی مولد برای تولید محتوا
• 38. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای NLP
• 39. چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 40. ساخت مدل‌های طبقه‌بندی متن با Keras
• 41. آموزش مدل‌های تشخیص موجودیت نام‌دار
• 42. مدل‌های تولید متن با استفاده از RNN و LSTM
• 43. تنظیم دقیق مدل‌های ترانسفورمر برای وظایف خاص
• 44. کاربرد NLP در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 45. ساخت ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 46. تحلیل و پردازش متون خبری
• 47. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 48. شناسایی هرزنامه (Spam Detection)
• 49. طبقه‌بندی اسناد (Document Classification)
• 50. خلاصه‌سازی خودکار متون
• 51. ترجمه ماشینی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 52. تولید متن خلاقانه
• 53. تحلیل گفتمان (Discourse Analysis)
• 54. شناسایی موضوعات در متون (Topic Modeling)
• 55. مدل‌های LSA و LDA
• 56. کاربرد LDA در تحلیل داده‌های متنی
• 57. مدل‌های گراف دانش (Knowledge Graphs)
• 58. استفاده از گراف دانش در درک زبان طبیعی
• 59. پردازش زبان طبیعی چندزبانه
• 60. ارزیابی مدل‌های NLP
• 61. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 62. معیارهای ارزیابی مدل‌های تولید متن
• 63. معیارهای ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی
• 64. نکات و ترفندهای بهینه‌سازی مدل‌های NLP
• 65. مدیریت داده‌های بزرگ متنی
• 66. پردازش متن در مقیاس صنعتی
• 67. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 68. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 69. حریم خصوصی در پردازش داده‌های متنی
• 70. مقدمه‌ای بر پردازش گفتار
• 71. شناسایی گفتار (Speech Recognition)
• 72. تولید گفتار (Speech Synthesis)
• 73. کاربرد NLP در تحلیل داده‌های صوتی
• 74. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی
• 75. چالش‌های NLP در زبان فارسی
• 76. منابع و ابزارهای NLP برای زبان فارسی
• 77. دیکشنری‌ها و واژه‌نامه‌های فارسی
• 78. استفاده از یادگیری ماشین برای پردازش زبان فارسی
• 79. ارزیابی مدل‌های NLP فارسی
• 80. کاربرد NLP در صنعت نشر و اطلاع‌رسانی
• 81. پردازش متون حقوقی و قضایی
• 82. تحلیل داده‌های پزشکی و بالینی
• 83. کاربرد NLP در آموزش و یادگیری
• 84. تولید محتوای آموزشی با NLP
• 85. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 86. پردازش زبان طبیعی برای تحلیل بازار
• 87. استفاده از NLP در تحقیقات علمی
• 88. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 89. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید متن
• 90. مقایسه مدل‌های زبانی مختلف
• 91. چشم‌انداز آینده پردازش زبان طبیعی