فلش‌کارت‌های آموزشی پردازش زبان طبیعی و جستجوی معنایی با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی و جستجوی معنایی با پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه جستجوی معنایی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. فصل ۲: تاریخچه مختصر پردازش زبان طبیعی
• 3. فصل ۳: کاربردهای پردازش زبان طبیعی
• 4. فصل ۴: آشنایی با زبان پایتون برای پردازش زبان طبیعی
• 5. فصل ۵: نصب و راه‌اندازی ابزارهای پایتون
• 6. فصل ۶: کتابخانه‌های کلیدی پایتون برای NLP
• 7. فصل ۷: ساختار داده‌های متنی در پایتون
• 8. فصل ۸: توکن‌سازی: تقسیم متن به کلمات
• 9. فصل ۹: حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 10. فصل ۱۰: ریشه‌یابی (Stemming) و لماتایزیشن (Lemmatization)
• 11. فصل ۱۱: نرمال‌سازی متن
• 12. فصل ۱۲: شناخت موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 13. فصل ۱۳: برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging - POS)
• 14. فصل ۱۴: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 15. فصل ۱۵: مدل‌های زبانی (Language Models)
• 16. فصل ۱۶: مدل‌های زبانی N-gram
• 17. فصل ۱۷: مفاهیم مدل‌های زبانی آماری
• 18. فصل ۱۸: مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 19. فصل ۱۹: معرفی Word Embeddings
• 20. فصل ۲۰: Word2Vec: معماری و آموزش
• 21. فصل ۲۱: GloVe: رویکرد مبتنی بر ماتریس کو-اُکورنس
• 22. فصل ۲۲: FastText: یادگیری نمایش کلمات با زیرکلمات
• 23. فصل ۲۳: کاربرد Word Embeddings در وظایف NLP
• 24. فصل ۲۴: مدل‌های زبانی پیشرفته: RNN ها
• 25. فصل ۲۵: شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 26. فصل ۲۶: شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
• 27. فصل ۲۷: مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 28. فصل ۲۸: معماری ترنسفورمر: Attention Mechanism
• 29. فصل ۲۹: لایه‌های Encoder و Decoder در ترنسفورمر
• 30. فصل ۳۰: BERT: معرفی و معماری
• 31. فصل ۳۱: آموزش و Fine-tuning مدل BERT
• 32. فصل ۳۲: GPT: معرفی و معماری
• 33. فصل ۳۳: کاربردهای GPT
• 34. فصل ۳۴: معرفی جستجوی معنایی (Semantic Search)
• 35. فصل ۳۵: تفاوت جستجوی کلمه‌ای و جستجوی معنایی
• 36. فصل ۳۶: چالش‌های جستجوی معنایی
• 37. فصل ۳۷: نمایه‌سازی متون برای جستجو
• 38. فصل ۳۸: روش‌های بازنمایی اسناد
• 39. فصل ۳۹: TF-IDF برای بازنمایی اسناد
• 40. فصل ۴۰: نمایش اسناد با Word Embeddings
• 41. فصل ۴۱: نمایش اسناد با Sentence Embeddings
• 42. فصل ۴۲: معرفی Sentence-BERT
• 43. فصل ۴۳: آموزش و استفاده از Sentence-BERT
• 44. فصل ۴۴: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در جستجوی معنایی
• 45. فصل ۴۵: استفاده از LLMs برای تولید کوئری‌های معنایی
• 46. فصل ۴۶: ارزیابی کیفیت جستجو
• 47. فصل ۴۷: معیارهای ارزیابی در بازیابی اطلاعات
• 48. فصل ۴۸: Precision و Recall
• 49. فصل ۴۹: F1-Score
• 50. فصل ۵۰: Mean Average Precision (MAP)
• 51. فصل ۵۱: Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG)
• 52. فصل ۵۲: پیاده‌سازی یک سیستم جستجوی معنایی ساده
• 53. فصل ۵۳: جمع‌آوری داده‌های نمونه
• 54. فصل ۵۴: پیش‌پردازش داده‌ها
• 55. فصل ۵۵: انتخاب مدل نمایش اسناد
• 56. فصل ۵۶: محاسبه شباهت بین اسناد و کوئری
• 57. فصل ۵۷: رتبه‌بندی نتایج جستجو
• 58. فصل ۵۸: بهینه‌سازی سیستم جستجو
• 59. فصل ۵۹: تکنیک‌های بهبود دقت جستجو
• 60. فصل ۶۰: استفاده از فیلترها و محدودیت‌ها
• 61. فصل ۶۱: شخصی‌سازی نتایج جستجو
• 62. فصل ۶۲: جستجو در داده‌های ساختاریافته
• 63. فصل ۶۳: جستجو در پایگاه‌های داده گراف
• 64. فصل ۶۴: معرفی ابزارهای جستجوی معنایی
• 65. فصل ۶۵: Elasticsearch و قابلیت‌های معنایی آن
• 66. فصل ۶۶: معرفی Vector Databases
• 67. فصل ۶۷: Pinecone، Weaviate، Milvus
• 68. فصل ۶۸: استفاده از LLMs برای خلاصه‌سازی متن
• 69. فصل ۶۹: کاربردهای خلاصه‌سازی در جستجو
• 70. فصل ۷۰: تولید خودکار پرسش و پاسخ
• 71. فصل ۷۱: کاربردهای پرسش و پاسخ در جستجو
• 72. فصل ۷۲: چت‌بات‌ها و رابط‌های پرسش و پاسخ
• 73. فصل ۷۳: پردازش زبان طبیعی برای استخراج اطلاعات
• 74. فصل ۷۴: تشخیص روابط بین موجودیت‌ها
• 75. فصل ۷۵: تحلیل شبکه‌های اجتماعی با NLP
• 76. فصل ۷۶: تشخیص موضوع (Topic Modeling)
• 77. فصل ۷۷: الگوریتم Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• 78. فصل ۷۸: مفاهیم اساسی در LDA
• 79. فصل ۷۹: پیاده‌سازی LDA با پایتون
• 80. فصل ۸۰: تفسیر نتایج Topic Modeling
• 81. فصل ۸۱: پردازش زبان طبیعی در پزشکی
• 82. فصل ۸۲: تحلیل سوابق پزشکی بیماران
• 83. فصل ۸۳: استخراج اطلاعات از مقالات علمی
• 84. فصل ۸۴: پردازش زبان طبیعی در حقوق
• 85. فصل ۸۵: تحلیل اسناد حقوقی
• 86. فصل ۸۶: جستجو در قوانین و مقررات
• 87. فصل ۸۷: مسائل اخلاقی در NLP
• 88. فصل ۸۸: سوگیری در مدل‌های زبانی
• 89. فصل ۸۹: حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 90. فصل ۹۰: شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 91. فصل ۹۱: آینده پردازش زبان طبیعی
• 92. فصل ۹۲: پیشرفت در مدل‌های مولد
• 93. فصل ۹۳: هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI)
• 94. فصل ۹۴: پردازش زبان طبیعی و رباتیک
• 95. فصل ۹۵: چالش‌های زبانی کم‌منابع
• 96. فصل ۹۶: پروژه‌های عملی در NLP
• 97. فصل ۹۷: ساخت یک سیستم توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 98. فصل ۹۸: تحلیل گیت‌هاب با استفاده از NLP
• 99. فصل ۹۹: جمع‌بندی و مراحل بعدی
• 100. فصل ۱۰۰: منابع بیشتر برای یادگیری