هدف این دوره، تجهیز شما به دانش و مهارت‌های عملی لازم برای کار با داده‌های متنی و حل مسائل واقعی با استفاده از NLP است. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفاهیم اساسی پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن را به طور کامل درک کنید.
• داده‌های متنی را برای تحلیل و مدل‌سازی آماده‌سازی (Preprocessing) کنید، شامل توکنایزیشن، نرمال‌سازی و حذف کلمات توقف.
• تکنیک‌های مختلف مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای متن، مانند Bag-of-Words و TF-IDF را به کار ببرید.
• مدل‌های طبقه‌بندی متن (Text Classification) را بسازید، آموزش دهید و ارزیابی کنید، مانند تشخیص اسپم یا تحلیل احساسات.
• از مدل‌های خوشه‌بندی و تشخیص موضوع (Topic Modeling) برای کشف الگوها و ساختار در حجم زیاد متن استفاده کنید.
• مفاهیم و کاربردهای جاسازی کلمات (Word Embeddings) مانند Word2Vec و GloVe را درک کرده و پیاده‌سازی کنید.
• با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و شبکه‌های پیشرفته‌تر مانند LSTM و مدل‌های ترانسفورمر (Transformers) برای پردازش دنباله‌ای آشنا شوید.
• پروژه‌های عملی NLP را از ابتدا تا انتها با استفاده از کتابخانه‌های کلیدی پایتون پیاده‌سازی کنید.
• مهارت‌های لازم برای تحلیل، فهم و تولید زبان انسانی توسط ماشین را کسب نمایید.

شرکت در دوره “آموزش پردازش زبان طبیعی (NLP) با پایتون” مزایای متعددی برای توسعه مهارت‌ها و پیشرفت شغلی شما به همراه خواهد داشت:

• جامعیت محتوا: این دوره از مفاهیم پایه و اصول اولیه NLP شروع کرده و به تدریج به مباحث پیشرفته‌تر می‌پردازد، بنابراین برای دانش‌آموختگان با سطوح مختلف دانش مناسب است.
• رویکرد کاملاً عملی: تمرکز اصلی بر روی پروژه‌های عملی، تمرین‌ها و مثال‌های واقعی است تا شما بتوانید دانش تئوری را بلافاصله به کار بگیرید و نمونه‌کارهای ارزشمندی ایجاد کنید.
• استفاده از پایتون: با توجه به محبوبیت و قدرت بی‌نظیر پایتون در حوزه هوش مصنوعی، یادگیری NLP با این زبان شما را برای ورود به بازار کار آماده می‌کند.
• توضیحات گام به گام: هر مفهوم، الگوریتم و تکنیک با توضیحات واضح، مثال‌های کد قابل فهم و تصاویر گویا ارائه می‌شود که فرآیند یادگیری را تسهیل می‌کند.
• پوشش کتابخانه‌های کلیدی: با پرکاربردترین کتابخانه‌های پایتون در NLP نظیر NLTK، SpaCy، Gensim و Hugging Face Transformers به صورت حرفه‌ای کار خواهید کرد.
• به‌روز بودن: محتوای دوره تلاش می‌کند تا جدیدترین رویکردها و پیشرفت‌ها در زمینه NLP، از جمله مدل‌های ترانسفورمر را پوشش دهد.
• افزایش فرصت‌های شغلی: مهارت در NLP در صنایع مختلفی مانند فناوری اطلاعات، بازاریابی، مالی، سلامت و خدمات مشتری بسیار مورد تقاضا است و موقعیت‌های شغلی جذابی را پیش روی شما قرار می‌دهد.

برای بهره‌برداری حداکثری از محتوای دوره و پیشرفت مؤثر، توصیه می‌شود که پیش‌نیازهای زیر را داشته باشید:

• آشنایی با مفاهیم پایه پایتون: درک ساختارهای داده‌ای (مانند لیست‌ها، دیکشنری‌ها، تاپل‌ها)، حلقه‌ها (for, while)، توابع، مفاهیم شی‌گرایی و کار با فایل‌ها در پایتون ضروری است.
• مقدمات آمار و احتمال: آشنایی با مفاهیم آماری مانند میانگین، واریانس، انحراف معیار، توزیع‌های داده و مفاهیم اولیه احتمال می‌تواند به درک بهتر برخی از الگوریتم‌ها کمک کند.
• آشنایی اولیه با مفاهیم یادگیری ماشین (توصیه می‌شود): اگرچه دوره بسیاری از مفاهیم را پوشش می‌دهد، اما درک اولیه از الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین (مانند رگرسیون خطی، طبقه‌بندی) و معیارهای ارزیابی مدل می‌تواند به تسریع یادگیری کمک کند.
• نصب پایتون و محیط توسعه: آشنایی اولیه با نصب پایتون، Pip و محیط‌هایی مانند Jupyter Notebook یا Visual Studio Code توصیه می‌شود.
• علاقه و پشتکار: مهمترین پیش‌نیاز، علاقه و انگیزه برای یادگیری یک حوزه پیچیده و در عین حال جذاب است، زیرا NLP نیاز به تمرین و پشتکار دارد.

۱. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و پایتون

در این بخش، به معرفی کلی NLP، کاربردهای آن در دنیای واقعی و چرایی اهمیت آن در عصر داده‌ها می‌پردازیم. با اکوسیستم پایتون برای NLP، شامل معرفی کتابخانه‌های اصلی مانند NLTK و SpaCy آشنا می‌شوید. همچنین، یک مرور سریع بر مبانی پایتون لازم برای شروع دوره خواهیم داشت و گام‌های راه‌اندازی محیط توسعه (مانند Jupyter Notebook) برای کدنویسی عملی توضیح داده می‌شود.

• مفاهیم کلیدی: تعریف NLP، درک زبان طبیعی، تولید زبان طبیعی، کاربردهای رایج.
• ابزارها: معرفی NLTK و SpaCy، راه‌اندازی محیط پایتون و Jupyter Notebook.

۲. پیش‌پردازش متن (Text Preprocessing)

داده‌های متنی خام اغلب دارای نویز، فرمت‌های نامنظم و اطلاعات نامربوط هستند که برای تحلیل و مدل‌سازی نیاز به آماده‌سازی دقیق دارند. این بخش به تفصیل تکنیک‌های حیاتی پیش‌پردازش شامل توکنایزیشن (Tokenization – تقسیم متن به واحد‌های معنایی)، نرمال‌سازی (Normalization – استانداردسازی متن)، حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)، ریشه‌یابی (Stemming – کاهش کلمات به ریشه آن‌ها) و لمتایزیشن (Lemmatization – کاهش کلمات به فرم پایه آن‌ها) را پوشش می‌دهد. مثال‌های عملی با استفاده از NLTK و SpaCy ارائه می‌شود.

• مفاهیم کلیدی: Tokenization, Normalization, Stop Words, Stemming, Lemmatization, Part-of-Speech Tagging.
• ابزارها: NLTK, SpaCy.

۳. مهندسی ویژگی و نمایش متن (Feature Engineering & Text Representation)

کامپیوترها با اعداد و بردارها کار می‌کنند، نه مستقیماً با کلمات. این بخش به شما می‌آموزد چگونه متن را به فرمت‌های عددی قابل فهم برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین تبدیل کنید. مباحثی مانند مدل Bag-of-Words (BoW)، TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) که اهمیت کلمات را در اسناد می‌سنجد، و N-grams که توالی کلمات را در نظر می‌گیرد، به طور کامل توضیح داده می‌شوند. یاد می‌گیرید چگونه از این تکنیک‌ها با استفاده از کتابخانه Scikit-learn برای آماده‌سازی داده برای مدل‌های بعدی استفاده کنید.

• مفاهیم کلیدی: Bag-of-Words, TF-IDF, N-grams, One-hot Encoding.
• ابزارها: Scikit-learn (CountVectorizer, TfidfVectorizer).

۴. طبقه‌بندی متن (Text Classification)

طبقه‌بندی متن یکی از پرکاربردترین وظایف NLP است که شامل انتساب یک برچسب یا دسته به یک قطعه متن می‌شود، مانند تشخیص اسپم در ایمیل‌ها، تحلیل احساسات نظرات کاربران یا دسته‌بندی اخبار. در این بخش، یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های طبقه‌بندی را با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند نایو بیز (Naive Bayes)، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و درخت‌های تصمیم (Decision Trees) بسازید. همچنین، ارزیابی دقیق مدل‌ها با معیارهایی مانند دقت (Accuracy)، فراخوانی (Recall)، پرسیژن (Precision) و F1-score به طور مفصل پوشش داده می‌شود تا عملکرد مدل‌های خود را بسنجید.

• مفاهیم کلیدی: Spam Detection, Sentiment Analysis, Naive Bayes, SVM, Decision Trees, Evaluation Metrics.
• ابزارها: Scikit-learn.

۵. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)

این بخش به شما نشان می‌دهد چگونه موضوعات پنهان و الگوهای معنایی را در یک مجموعه بزرگ از اسناد متنی به صورت خودکار کشف کنید. الگوریتم‌هایی مانند Latent Dirichlet Allocation (LDA) و Latent Semantic Analysis (LSA) به طور نظری و عملی توضیح داده می‌شوند. با یادگیری این تکنیک‌ها می‌توانید ساختار معنایی متون را تحلیل کرده و خلاصه‌ای از محتوای اصلی آن‌ها به دست آورید، که در تحلیل داده‌های خبری، مقالات علمی یا نظرات مشتریان بسیار مفید است.

• مفاهیم کلیدی: LDA, LSA, Topic Discovery, Document Similarity.
• ابزارها: Gensim.

۶. جاسازی کلمات (Word Embeddings)

جاسازی کلمات انقلابی در NLP ایجاد کرده‌اند و امکان نمایش معنایی کلمات را در فضاهای برداری فراهم می‌کنند، به گونه‌ای که کلمات با معنای مشابه به یکدیگر نزدیک‌تر باشند. این بخش به مفاهیمی مانند Word2Vec (شامل مدل‌های Skip-gram و CBOW)، GloVe و FastText می‌پردازد. همچنین، کاربرد آن‌ها در وظایفی مانند یافتن کلمات مشابه، انجام محاسبات برداری بر روی کلمات (مانند “پادشاه – مرد + زن = ملکه”) و افزایش دقت مدل‌های یادگیری ماشین بررسی می‌شود.

• مفاهیم کلیدی: Word2Vec, GloVe, FastText, Semantic Similarity, Vector Space Models.
• ابزارها: Gensim.

۷. شبکه‌های عصبی برای NLP (Neural Networks for NLP)

این بخش شما را با قدرت شبکه‌های عصبی در حل مسائل پیچیده NLP آشنا می‌کند. از مقدمات شبکه‌های عصبی فیدفوروارد شروع شده و سپس به شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNNs) و انواع پیشرفته‌تر آن‌ها مانند LSTM (Long Short-Term Memory) و GRU (Gated Recurrent Unit) پرداخته می‌شود که برای پردازش دنباله‌های داده مانند متن بسیار مناسب هستند. کاربردهای این شبکه‌ها در مدل‌سازی دنباله، ترجمه ماشینی و تولید متن معرفی می‌گردد.

• مفاهیم کلیدی: RNNs, LSTMs, GRUs, Sequence Modeling, Text Generation.
• ابزارها: TensorFlow, Keras.

۸. معرفی ترانسفورمرها و مدل‌های پیش‌آموزش‌داده‌شده (Transformers & Pre-trained Models)

بخش پایانی به یکی از مهمترین و تحول‌آفرین‌ترین پیشرفت‌های اخیر در NLP، یعنی مدل‌های ترانسفورمر (مانند BERT, GPT, T5) و مزایای بی‌شمار استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌داده‌شده می‌پردازد. یاد می‌گیرید چگونه از کتابخانه‌هایی مانند Hugging Face Transformers که مجموعه‌ای وسیع از این مدل‌ها را در خود جای داده است، برای انجام وظایف مختلف NLP با دقت بالا و حداقل داده‌های برچسب‌خورده (با تکنیک Transfer Learning) استفاده کنید.

• مفاهیم کلیدی: Transformers, Attention Mechanism, BERT, GPT, Transfer Learning, Fine-tuning.
• ابزارها: Hugging Face Transformers.

۹. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی (Practical Projects & Case Studies)

این بخش شامل پیاده‌سازی چند پروژه عملی کامل، از جمله تحلیل احساسات پیشرفته، ساخت سیستم توصیه‌گر مبتنی بر متن، ساخت یک چت‌بات ساده یا خلاصه‌سازی خودکار متن است. این پروژه‌ها به شما کمک می‌کنند تا تمام مفاهیم و تکنیک‌های آموخته شده در طول دوره را در کنار هم به کار بگیرید، تجربه عملی کسب کنید و نمونه‌کارهایی ارزشمند و قابل ارائه برای رزومه و مصاحبه‌های شغلی خود ایجاد کنید. این بخش نهایی، دانش شما را به مهارت‌های کاربردی تبدیل می‌کند.

• تمرکز: کاربرد عملی، حل مسئله واقعی، یکپارچه‌سازی دانش.

این دوره برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است که به دنبال کسب مهارت‌های عملی در پردازش زبان طبیعی با پایتون هستند، از جمله:

• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی، مهندسی نرم‌افزار، مهندسی برق و رشته‌های مرتبط که می‌خواهند دانش خود را در این زمینه تخصصی ارتقا دهند.
• دانشمندان داده (Data Scientists) و مهندسان یادگیری ماشین (Machine Learning Engineers) که می‌خواهند مهارت‌های خود را در کار با داده‌های متنی گسترش دهند.
• توسعه‌دهندگان پایتون که علاقه‌مند به ورود به حوزه هوش مصنوعی و پردازش زبان هستند و به دنبال یک مسیر یادگیری ساختاریافته می‌باشند.
• پژوهشگران و هر کسی که کنجکاو است چگونه کامپیوترها می‌توانند زبان انسانی را درک و پردازش کنند.
• تحلیلگران کسب‌وکار و بازاریابان که می‌خواهند از داده‌های متنی برای کشف بینش‌های ارزشمند و تصمیم‌گیری‌های بهتر استفاده کنند.