فلش‌کارت‌های آموزشی استخراج دانش و بینش از متون با استفاده از ابزارهای پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج دانش و بینش از متون با استفاده از ابزارهای پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی هوش مصنوعی در پردازش متن
• 3. کاربردهای تحلیل متن در کسب‌وکار
• 4. معرفی ابزارهای تحلیل متن در ایران
• 5. مفهوم استخراج کلیدواژه
• 6. روش‌های استخراج کلیدواژه
• 7. پیاده‌سازی استخراج کلیدواژه
• 8. شناسایی موضوعات اصلی متن
• 9. دسته‌بندی خودکار متون
• 10. آموزش مدل‌های دسته‌بندی
• 11. تحلیل احساسات در متون
• 12. شناسایی نگرش مثبت، منفی و خنثی
• 13. کاربردهای تحلیل احساسات
• 14. مدل‌های تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 15. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 16. انواع موجودیت‌ها (اشخاص، مکان‌ها، سازمان‌ها)
• 17. پیاده‌سازی NER برای داده‌های فارسی
• 18. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 19. نمایش دانش با استفاده از گراف دانش
• 20. کاربرد گراف دانش در تحلیل متن
• 21. مفهوم مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 22. الگوریتم‌های مدل‌سازی موضوعی (LDA)
• 23. کاربردهای مدل‌سازی موضوعی
• 24. پیاده‌سازی مدل‌سازی موضوعی
• 25. خلاصه‌سازی خودکار متون
• 26. روش‌های خلاصه‌سازی استخراجی
• 27. روش‌های خلاصه‌سازی انتزاعی
• 28. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی
• 29. ترجمه ماشینی
• 30. چالش‌های ترجمه ماشینی در زبان فارسی
• 31. مدل‌های آماری ترجمه ماشینی
• 32. مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق
• 33. کاربرد ترجمه ماشینی
• 34. تحلیل معنایی جملات
• 35. تشخیص هم‌معنایی و ابهام
• 36. پردازش معنایی بر مبنای وابستگی
• 37. استخراج اطلاعات ساختاریافته
• 38. قوانین استخراج اطلاعات
• 39. یادگیری استخراج اطلاعات
• 40. پردازش زبان طبیعی در شبکه‌های اجتماعی
• 41. تحلیل محتوای پیامک‌ها و چت‌ها
• 42. کاربرد در خدمات مشتریان
• 43. شناسایی هرزنامه (Spam Detection)
• 44. طبقه‌بندی ایمیل‌ها
• 45. تشخیص اخبار جعلی
• 46. تحلیل داده‌های نظرسنجی
• 47. استخراج اطلاعات از اسناد حقوقی
• 48. تحلیل متون پزشکی
• 49. پردازش متن در حوزه مالی
• 50. شناسایی ریسک در متون مالی
• 51. مبانی یادگیری ماشین برای NLP
• 52. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 53. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 54. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 55. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 56. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLM
• 57. پرسش و پاسخ از متن
• 58. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 59. تحلیل روندها در داده‌های متنی
• 60. تجسم داده‌های متنی
• 61. ابزارهای متن‌باز برای NLP
• 62. مخازن داده‌های زبانی فارسی
• 63. بررسی کتابخانه‌های NLP در ایران
• 64. پایپ‌لاین‌های پردازش زبان طبیعی
• 65. پیش‌پردازش متن (پاک‌سازی، نرمال‌سازی)
• 66. توکن‌سازی
• 67. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 68. حذف کلمات پرتکرار (Stop Words)
• 69. مهندسی ویژگی برای متن
• 70. بردارسازی متن (Bag-of-Words)
• 71. TF-IDF
• 72. Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 73. Contextual Embeddings (BERT, RoBERTa)
• 74. ارزیابی مدل‌های NLP
• 75. معیارهای ارزیابی (دقت، صحت، بازخوانی، F1-Score)
• 76. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 77. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 78. چالش‌های اخلاقی در NLP
• 79. حریم خصوصی داده‌های متنی
• 80. سوگیری در مدل‌های NLP
• 81. کاربرد NLP در ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 82. طراحی جریان مکالمه
• 83. مدیریت وضعیت مکالمه
• 84. توسعه ربات‌های گفتگو در ایران
• 85. ملاحظات فرهنگی در NLP
• 86. تحلیل زبان و لهجه‌های مختلف
• 87. پردازش متون تاریخی
• 88. مبانی تحلیل آماری زبان
• 89. نظریه‌های زبان‌شناسی در NLP
• 90. رابطه زبان‌شناسی و هوش مصنوعی
• 91. آینده پردازش زبان طبیعی
• 92. روندهای نوظهور در NLP
• 93. تاثیر NLP بر تحقیقات علمی
• 94. کاربرد NLP در آموزش
• 95. توسعه ابزارهای آموزشی مبتنی بر متن
• 96. ارزیابی دانش زبان‌آموزان از طریق متن
• 97. پردازش زبان طبیعی برای افراد کم‌توان
• 98. دستیارهای صوتی و متن
• 99. تکنولوژی تشخیص گفتار
• 100. تبدیل گفتار به متن