دوره راهنمای جامع پردازش زبان طبیعی برای توسعه‌دهندگان همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع پردازش زبان طبیعی برای توسعه‌دهندگان

موضوع کلی: مبانی برنامه نویسی کامپیوتر

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: چرا پردازش زبان طبیعی؟
• 2. فصل ۱: آشنایی با زبان و کامپیوتر
• 3. فصل ۲: اولین گام‌ها در پردازش متن
• 4. فصل ۳: پیش‌پردازش متن: پاکسازی و آماده‌سازی
• 5. فصل ۴: توکن‌سازی: شکستن متن به قطعات
• 6. فصل ۵: حذف کلمات توقف: نادیده گرفتن کلمات بی‌اهمیت
• 7. فصل ۶: ریشه‌یابی و لمتیزاسیون: کاهش کلمات به شکل پایه
• 8. فصل ۷: برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 9. فصل ۸: تحلیل نحوی: ساختار جملات
• 10. فصل ۹: وابستگی نحوی: روابط بین کلمات
• 11. فصل ۱۰: شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)
• 12. فصل ۱۱: مدل‌های زبانی: پیش‌بینی کلمه بعدی
• 13. فصل ۱۲: مدل‌های N-gram: مبانی آماری
• 14. فصل ۱۳: مدل‌های مبتنی بر تنسور: ظهور یادگیری عمیق
• 15. فصل ۱۴: جاسازی کلمات: نمایش معنایی کلمات
• 16. فصل ۱۵: Word2Vec: یادگیری نمایش‌های کلمه
• 17. فصل ۱۶: GloVe: نمایش‌های کلمه بر اساس هم‌رخدادی
• 18. فصل ۱۷: FastText: در نظر گرفتن زیرواژه‌ها
• 19. فصل ۱۸: مدل‌های زبانی پیشرفته: ترانسفورمرها
• 20. فصل ۱۹: مکانیسم توجه: تمرکز بر بخش‌های مهم
• 21. فصل ۲۰: مدل‌های ترانسفورمر: BERT و GPT
• 22. فصل ۲۱: استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 23. فصل ۲۲: تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 24. فصل ۲۳: طبقه‌بندی متن: تشخیص موضوع
• 25. فصل ۲۴: تحلیل احساسات: درک نظرات
• 26. فصل ۲۵: تشخیص اسپم: فیلتر کردن پیام‌های ناخواسته
• 27. فصل ۲۶: خلاصه‌سازی متن: استخراج نکات کلیدی
• 28. فصل ۲۷: خلاصه‌سازی استخراجی
• 29. فصل ۲۸: خلاصه‌سازی چکیده‌ای
• 30. فصل ۲۹: ترجمه ماشینی: از زبانی به زبان دیگر
• 31. فصل ۳۰: ترجمه ماشینی مبتنی بر قواعد
• 32. فصل ۳۱: ترجمه ماشینی آماری
• 33. فصل ۳۲: ترجمه ماشینی عصبی
• 34. فصل ۳۳: تولید زبان طبیعی (NLG): ایجاد متن
• 35. فصل ۳۴: کاربردهای تولید متن
• 36. فصل ۳۵: سیستم‌های پرسش و پاسخ (QA)
• 37. فصل ۳۶: QA مبتنی بر پایگاه دانش
• 38. فصل ۳۷: QA مبتنی بر بازیابی
• 39. فصل ۳۸: QA مبتنی بر تولید
• 40. فصل ۳۹: عامل‌های گفتگو (Chatbots)
• 41. فصل ۴۰: طراحی معماری چت‌بات
• 42. فصل ۴۱: مدیریت دیالوگ
• 43. فصل ۴۲: ادغام با سیستم‌های خارجی
• 44. فصل ۴۳: پردازش زبان طبیعی در وب
• 45. فصل ۴۴: تحلیل نظرات کاربران
• 46. فصل ۴۵: موتورهای جستجو: درک کوئری‌ها
• 47. فصل ۴۶: سیستم‌های توصیه‌گر
• 48. فصل ۴۷: ابزارهای NLP: NLTK
• 49. فصل ۴۸: ابزارهای NLP: spaCy
• 50. فصل ۴۹: ابزارهای NLP: Hugging Face Transformers
• 51. فصل ۵۰: پیاده‌سازی با پایتون
• 52. فصل ۵۱: کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های کلیدی
• 53. فصل ۵۲: مدیریت داده‌های متنی
• 54. فصل ۵۳: ساخت پایپ‌لاین‌های NLP
• 55. فصل ۵۴: ارزیابی مدل‌های NLP
• 56. فصل ۵۵: معیارهای دقت و بازیابی
• 57. فصل ۵۶: معیارهای F1-score و AUC
• 58. فصل ۵۷: ارزیابی مدل‌های زبانی
• 59. فصل ۵۸: مفاهیم پیشرفته در NLP
• 60. فصل ۵۹: تفسیرپذیری مدل‌های NLP
• 61. فصل ۶۰: مدل‌های گراف دانش
• 62. فصل ۶۱: پردازش زبان طبیعی برای زبان‌های کم‌منابع
• 63. فصل ۶۲: مسائل اخلاقی در NLP
• 64. فصل ۶۳: سوگیری در داده‌های متنی
• 65. فصل ۶۴: حفظ حریم خصوصی و امنیت
• 66. فصل ۶۵: آینده NLP
• 67. فصل ۶۶: یادگیری تقویتی در NLP
• 68. فصل ۶۷: NLP با استفاده از هوش مصنوعی مولد
• 69. فصل ۶۸: کاربردهای NLP در رباتیک
• 70. فصل ۶۹: NLP در پزشکی و سلامت
• 71. فصل ۷۰: NLP در امور مالی
• 72. فصل ۷۱: NLP در قانون
• 73. فصل ۷۲: NLP در آموزش
• 74. فصل ۷۳: NLP در بازی‌ها
• 75. فصل ۷۴: NLP در شبکه‌های اجتماعی
• 76. فصل ۷۵: NLP در رباتیک انسان‌نما
• 77. فصل ۷۶: NLP و تحلیل کلان‌داده
• 78. فصل ۷۷: مهندسی ویژگی در NLP
• 79. فصل ۷۸: تکنیک‌های استخراج ویژگی
• 80. فصل ۷۹: مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم
• 81. فصل ۸۰: مدل‌های مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 82. فصل ۸۱: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
• 83. فصل ۸۲: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای متن
• 84. فصل ۸۳: شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 85. فصل ۸۴: شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (GRU)
• 86. فصل ۸۵: مدل‌های ترانسفورمر و انواع آن‌ها
• 87. فصل ۸۶: مدل‌های مبتنی بر دیده‌بان
• 88. فصل ۸۷: مدل‌های مبتنی بر متن‌باز
• 89. فصل ۸۸: مدل‌های مبتنی بر تنسور فلو
• 90. فصل ۸۹: مدل‌های مبتنی بر پای‌تورچ
• 91. فصل ۹۰: پیاده‌سازی مدل‌های عصبی
• 92. فصل ۹۱: تنظیم هایپرپارامترها
• 93. فصل ۹۲: تکنیک‌های رگولاریزاسیون
• 94. فصل ۹۳: تشخیص داده‌های پرت در متن
• 95. فصل ۹۴: خوشه‌بندی متن
• 96. فصل ۹۵: مدیریت دانش مبتنی بر متن
• 97. فصل ۹۶: ساخت پایگاه داده‌های دانش
• 98. فصل ۹۷: استخراج روابط از متن
• 99. فصل ۹۸: درک معنایی عمیق
• 100. فصل ۹۹: پروژه نهایی: ساخت یک برنامه NLP