فلش‌کارت‌های آموزشی مهندسی ویژگی برای پردازش زبان طبیعی با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی ویژگی برای پردازش زبان طبیعی با پایتون

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مفاهیم پایه ای مهندسی ویژگی
• 3. انواع داده های متنی در پردازش زبان طبیعی
• 4. پاکسازی و پیش پردازش متن
• 5. نرمال سازی متن
• 6. حذف کلمات توقف
• 7. ریشه یابی و لماتیزاسیون
• 8. برچسب گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 9. شناخت موجودیت نام دار (NER)
• 10. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
• 11. Word2Vec
• 12. GloVe
• 13. FastText
• 14. مدل های زبانی
• 15. N-grams
• 16. مدل های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
• 17. یادگیری نمایشی ویژگی
• 18. استخراج ویژگی های مبتنی بر فرکانس
• 19. TF-IDF
• 20. استخراج ویژگی های مبتنی بر گرامر
• 21. وابستگی نحوی
• 22. تحلیل معنایی
• 23. استخراج ویژگی های مبتنی بر روابط
• 24. شبکه های معنایی
• 25. گراف های دانش
• 26. مهندسی ویژگی برای طبقه بندی متن
• 27. مهندسی ویژگی برای تشخیص احساسات
• 28. مهندسی ویژگی برای مدل سازی موضوع
• 29. مهندسی ویژگی برای ترجمه ماشینی
• 30. مهندسی ویژگی برای پاسخ به سوال
• 31. مهندسی ویژگی برای خلاصه سازی متن
• 32. مهندسی ویژگی برای تشخیص اسپم
• 33. مهندسی ویژگی برای تحلیل گرامری
• 34. مهندسی ویژگی برای تشخیص لحن
• 35. مهندسی ویژگی برای تحلیل سبک
• 36. مهندسی ویژگی برای تشخیص کلمات کلیدی
• 37. مهندسی ویژگی برای خوشه بندی متن
• 38. مهندسی ویژگی برای تشخیص نویسنده
• 39. مهندسی ویژگی برای تحلیل شبکه های اجتماعی
• 40. استفاده از کتابخانه های پایتون
• 41. NLTK
• 42. spaCy
• 43. Gensim
• 44. Scikit-learn
• 45. TensorFlow
• 46. PyTorch
• 47. پیاده سازی مهندسی ویژگی با پایتون
• 48. مثال های عملی مهندسی ویژگی
• 49. کاربرد مهندسی ویژگی در صنعت
• 50. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 51. حریم خصوصی و داده های متنی
• 52. سوگیری در مدل های زبانی
• 53. تفسیرپذیری مدل های پردازش زبان طبیعی
• 54. ارزیابی مدل های پردازش زبان طبیعی
• 55. معیارهای ارزیابی
• 56. متریک های دقت و فراخوانی
• 57. متریک های F1-score
• 58. متریک های AUC-ROC
• 59. بهینه سازی مهندسی ویژگی
• 60. تنظیم ابرپارامترها
• 61. اعتبارسنجی متقابل
• 62. انتخاب بهترین ویژگی ها
• 63. تکنیک های کاهش ابعاد
• 64. تحلیل مؤلفه های اصلی (PCA)
• 65. تحلیل تفکیک کننده خطی (LDA)
• 66. یادگیری عمیق در مهندسی ویژگی
• 67. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 68. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 69. واحد بازگشتی دروازه ای (GRU)
• 70. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 71. ترنسفورمرها و مکانیزم توجه
• 72. مدل های زبانی از پیش آموزش دیده
• 73. BERT
• 74. RoBERTa
• 75. ALBERTa
• 76. کاربرد مدل های از پیش آموزش دیده
• 77. تنظیم دقیق مدل ها
• 78. مهندسی ویژگی برای مدل های زبانی بزرگ
• 79. چالش های پردازش زبان طبیعی فارسی
• 80. منابع داده های متنی فارسی
• 81. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 82. تحلیل گرامری زبان فارسی
• 83. شناخت موجودیت نام دار فارسی
• 84. تشخیص احساسات در متن فارسی
• 85. مدل سازی موضوع در متن فارسی
• 86. ترجمه ماشینی فارسی به انگلیسی
• 87. خلاصه سازی متن فارسی
• 88. پروژه های عملی پردازش زبان طبیعی فارسی
• 89. آینده پردازش زبان طبیعی
• 90. هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 91. پردازش زبان طبیعی و علوم داده
• 92. مهندسی ویژگی و یادگیری ماشین
• 93. اصول یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
• 94. مفاهیم آماری در پردازش زبان طبیعی
• 95. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
• 96. رابط های کاربری پردازش زبان طبیعی
• 97. تولید زبان طبیعی
• 98. پردازش زبان طبیعی و اخلاق حرفه ای
• 99. توسعه پایدار با پردازش زبان طبیعی