معرفی دوره

در این دوره جامع به معرفی کتابخانه قدرتمند Spacy برای انجام پروژه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌پردازیم. از نصب و راه‌اندازی ابتدایی محیط کاری تا پیاده‌سازی الگوریتم‌های تشخیص موجودیت‌های اسمی و آنالیز دستوری، گام‌به‌گام همراه شما خواهیم بود. مخاطبان این دوره توسعه‌دهندگان پایتون، محققین حوزه زبان‌شناسی محاسباتی و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی هستند که می‌خواهند دانش خود را در زمینه پردازش متون گسترش دهند.

آنچه در این دوره می‌آموزید

• نصب و پیکربندی محیط پایتون و Spacy به‌همراه وابستگی‌های ضروری
• ساخت اولین Doc و عملیات پایه روی متن
• تشخیص توکن‌ها، کلمات و جملات با دقت بالا
• پیاده‌سازی Named Entity Recognition (NER) و استخراج موجودیت‌ها
• آنالیز صرفی و نحوی جملات (POS Tagging و Dependency Parsing)
• کار با بردارهای کلمه (Word Vectors) و مشابهت معنایی
• توسعه و ارزیابی مدل‌های سفارشی برای مسائل خاص
• بهینه‌سازی سرعت و کارایی با استفاده از امکانات Cython و GPU

مزایای دوره

• یادگیری عملی و پروژه‌محور: هر مبحث با مثال‌های واقعی همراه است.
• تمرکز بر آخرین نسخه Spacy 3.x و بهره‌گیری از بهترین روش‌ها.
• فایل‌های تمرینی کاملاً آماده و کدهای قابل اجرا.
• پشتیبانی و پاسخگویی استاد به سوالات دانشجویان.
• ارتباط با جامعه کاربران Spacy و معرفی منابع معتبر.

پیش‌نیازها

• آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون (توابع، لیست‌ها، دیکشنری‌ها).
• درک اولیه از مفاهیم پردازش زبان طبیعی یا علاقه‌مندی به مطالعه آن.
• نصب Python 3.7+، IDE (مثل VSCode یا PyCharm) و آشنایی مختصر با ترمینال.

سرفصل‌های دوره

• بخش ۱: آشنایی با اصول پردازش زبان طبیعی (45 دقیقه)
• بخش ۲: راه‌اندازی محیط و نصب Spacy (30 دقیقه)
• بخش ۳: توکنیزه کردن، لِماتایز و استِمینگ (50 دقیقه)
• بخش ۴: تشخیص موجودیت‌های اسمی (NER) و شخصی‌سازی (1 ساعت)
• بخش ۵: آنالیز نحوی و وابستگی‌ها (40 دقیقه)
• بخش ۶: بردارهای کلمه و مدل‌های تعبیه‌شده (55 دقیقه)
• بخش ۷: تولید خروجی‌های ساخت‌یافته و JSON (35 دقیقه)
• بخش ۸: بهینه‌سازی عملکرد و استقرار (50 دقیقه)

مثال‌های عملی

در این بخش با سه پروژه کوچک ولی کاربردی آشنا می‌شوید که مهارت شما را در دنیای واقعی محک می‌زند:

• ساخت یک ربات پاسخ‌گو برای تحلیل توییت‌های فارسی، شامل تشخیص احساسات و موجودیت‌ها.
• خروجی‌گیری خودکار از بولتن‌های خبری با استخراج تیتر، نویسنده و تاریخ انتشار.
• محاسبه شباهت معنایی بین جملات کاربر و پرسش‌های متداول یک کسب‌وکار.

نکات کلیدی

• استفاده از nlp.pipe برای پردازش سریع دسته‌ای متن‌ها.
• شخصی‌سازی مدل با افزودن داده‌های آموزش جدید و Fine-Tuning وزن‌ها.
• ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده با متدهای spacy.save و spacy.load.
• بهینه‌سازی حافظه با غیرفعال کردن کامپوننت‌های غیرضروری.
• مقایسه عملکرد CPU و GPU و تصمیم‌گیری برای زیرساخت مناسب.

لینک دانلود رایگان

برای دانلود مستقیم این دوره با زیرنویس فارسی و دسترسی کامل به فایل‌های تمرینی، روی لینک زیر کلیک کنید:

دانلود Udemy – 2024 Introduction to Spacy for Natural Language Processing 2024-1