🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) در متون با NLP

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 2. تاریخچه و تکامل NLP
• 3. کاربردهای NLP در دنیای واقعی
• 4. اصطلاحات کلیدی در NLP
• 5. مروری بر چالش‌های NLP
• 6. مبانی زبان‌شناسی برای NLP
• 7. الفبا، واج‌شناسی و هجا
• 8. نحو (Syntax) و گرامر
• 9. معناشناسی (Semantics) و کاربردشناسی (Pragmatics)
• 10. ساختار جملات و عبارات
• 11. کلمات و انواع آن‌ها (اسم، فعل، صفت و …)
• 12. مبانی برنامه‌نویسی برای NLP
• 13. معرفی زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 14. ساختار داده‌های پایتون (لیست‌ها، دیکشنری‌ها، تاپل‌ها)
• 15. کنترل جریان (حلقه‌ها، شرط‌ها)
• 16. توابع و ماژول‌ها
• 17. مفاهیم برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)
• 18. مدیریت خطا و استثناها
• 19. آشنایی با کتابخانه‌های مهم پایتون برای NLP
• 20. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 21. معرفی کتابخانه NLTK
• 22. معرفی کتابخانه spaCy
• 23. معرفی کتابخانه scikit-learn
• 24. معرفی کتابخانه TensorFlow/PyTorch (برای مباحث پیشرفته)
• 25. پیش‌پردازش متن (Text Preprocessing)
• 26. جمع‌آوری داده‌های متنی
• 27. پاکسازی متن: حذف کاراکترهای خاص و نمادها
• 28. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 29. نرمال‌سازی متن (Normalization)
• 30. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 31. لمتایزیشن (Lemmatization)
• 32. توکن‌سازی (Tokenization)
• 33. تجزیه و تحلیل نحوی (Syntactic Analysis)
• 34. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging – POS Tagging)
• 35. تشخیص دستوری (Parsing)
• 36. تجزیه وابستگی (Dependency Parsing)
• 37. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition – NER)
• 38. مقدمه‌ای بر NER
• 39. اهمیت و کاربردهای NER
• 40. انواع موجودیت‌های نام‌دار (شخص، مکان، سازمان، تاریخ و …)
• 41. مجموعه داده‌های NER
• 42. روش‌های سنتی (قانون‌محور) در NER
• 43. شناسایی الگوهای متنی برای NER
• 44. استفاده از عبارات منظم (Regular Expressions) برای NER
• 45. چالش‌های روش‌های قانون‌محور
• 46. روش‌های آماری در NER
• 47. مدل‌های مبتنی بر برچسب‌گذاری ترتیبی (Sequential Labeling Models)
• 48. ماشین‌های وضعیت متناهی (Finite State Machines – FSMs)
• 49. مدل مارکوف پنهان (Hidden Markov Models – HMMs)
• 50. میدان‌های تصادفی شرطی (Conditional Random Fields – CRFs)
• 51. آموزش و ارزیابی مدل‌های آماری NER
• 52. آموزش مدل‌های مبتنی بر ویژگی (Feature-based Models)
• 53. استخراج ویژگی برای NER (تعداد حروف، پسوند/پیشوند، کلمه قبلی/بعدی و …)
• 54. یادگیری ماشینی برای NER
• 55. روش‌های طبقه‌بندی (Classification) برای NER
• 56. الگوریتم‌های SVM (Support Vector Machines) برای NER
• 57. الگوریتم‌های Naive Bayes برای NER
• 58. الگوریتم‌های Logistic Regression برای NER
• 59. آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی
• 60. ارزیابی مدل‌های NER
• 61. معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, F1-Score)
• 62. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 63. روش‌های پیشرفته در NER
• 64. معرفی یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 65. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNNs)
• 66. شبکه‌های حافظه کوتاه-بلند (Long Short-Term Memory – LSTMs)
• 67. واحد بازگشتی گیت‌دار (Gated Recurrent Units – GRUs)
• 68. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Networks – CNNs) در NER
• 69. مدل‌های مبتنی بر Embedding کلمات
• 70. Word2Vec
• 71. GloVe
• 72. FastText
• 73. ترکیب Embedding با مدل‌های Deep Learning
• 74. مدل‌های ترانسفورمر (Transformers)
• 75. معماری Attention
• 76. مدل‌های BERT
• 77. مدل‌های GPT
• 78. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 79. کاربرد مدل‌های ترانسفورمر در NER
• 80. استفاده از کتابخانه‌های Deep Learning برای NER
• 81. پیاده‌سازی NER با TensorFlow/Keras
• 82. پیاده‌سازی NER با PyTorch
• 83. استفاده از کتابخانه spaCy برای NER با مدل‌های پیشرفته
• 84. مدل‌های NER سفارشی
• 85. آموزش مدل NER با داده‌های سفارشی
• 86. برچسب‌گذاری داده‌ها برای NER
• 87. ابزارهای برچسب‌گذاری داده (مانند Prodigy, Doccano)
• 88. استراتژی‌های برچسب‌گذاری
• 89. آموزش تقویتی (Reinforcement Learning) در NER (مقدماتی)
• 90. NER در زبان فارسی
• 91. چالش‌های NER برای زبان فارسی (عدم وجود حروف صدادار، پیچیدگی صرفی و نحوی)
• 92. داده‌های فارسی برای NER
• 93. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای زبان فارسی
• 94. Fine-tuning مدل‌های موجود برای NER فارسی
• 95. پیاده‌سازی NER فارسی با spaCy
• 96. پیاده‌سازی NER فارسی با کتابخانه‌های دیگر
• 97. کاربردهای پیشرفته NER
• 98. NER برای استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 99. NER در تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 100. NER در سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering)

دوره جامع تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) با NLP: کلید ورود به دنیای پردازش زبان طبیعی!

1. معرفی دوره: دنیایی از اطلاعات در دستان شما!

آیا می‌خواهید توانایی استخراج اطلاعات ارزشمند از دل متون را داشته باشید؟ آیا به دنبال یادگیری مهارتی هستید که شما را یک قدم به دنیای هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP) نزدیک‌تر کند؟ دوره “تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) در متون با NLP” دقیقا همان چیزی است که به دنبالش هستید!

در این دوره، شما با تکنیک‌های پیشرفته‌ی NER آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از الگوریتم‌های قدرتمند و ابزارهای نوین، موجودیت‌های نام‌دار مانند نام افراد، سازمان‌ها، مکان‌ها و تاریخ‌ها را از متون استخراج کنید. این دوره، پلی است به سوی درک عمیق‌تر زبان و توانایی تحلیل و پردازش داده‌های متنی.

2. درباره دوره: سفری جذاب در دنیای NLP

این دوره آموزشی، یک دوره‌ی جامع و پروژه‌محور است که از مبانی اولیه تا تکنیک‌های پیشرفته‌ی تشخیص موجودیت‌های نام‌دار را پوشش می‌دهد. ما در این دوره، شما را با مفاهیم پایه‌ای NLP، انواع مدل‌های NER، روش‌های ارزیابی عملکرد و تکنیک‌های پیاده‌سازی پروژه‌های عملی آشنا می‌کنیم. با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های قدرتمندی مانند SpaCy و NLTK، شما به یک متخصص NER تبدیل خواهید شد.

3. موضوعات کلیدی: آنچه در این دوره خواهید آموخت

• مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• آشنایی با انواع موجودیت‌های نام‌دار (Named Entities)
• معرفی و مقایسه مدل‌های مختلف NER
• استفاده از کتابخانه‌های SpaCy و NLTK
• آموزش پیش‌پردازش متن (Text Preprocessing)
• پیاده‌سازی مدل‌های NER با روش‌های مختلف
• آموزش تکنیک‌های Feature Engineering
• ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌ها
• یادگیری روش‌های رفع خطای مدل
• حل مسائل دنیای واقعی با استفاده از NER
• آشنایی با مدل‌های پیشرفته مبتنی بر Transformer (مانند BERT)

4. مخاطبان دوره: برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای طیف وسیعی از افراد مناسب است، از جمله:

• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های کامپیوتر، هوش مصنوعی، علوم داده و زبان‌شناسی
• برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه NLP گسترش دهند
• متخصصان داده (Data Scientists) و تحلیلگران کسب‌وکار که به دنبال استخراج اطلاعات از متن هستند
• علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که می‌خواهند وارد حوزه NLP شوند
• هر کسی که به دنبال یادگیری یک مهارت جدید و کاربردی در دنیای امروز است

5. چرا این دوره را بگذرانیم؟ مزایای بی‌شمار برای شما!

با شرکت در این دوره، شما به مزایای زیر دست خواهید یافت:

• یادگیری گام به گام: از مفاهیم پایه‌ای تا تکنیک‌های پیشرفته، شما را همراهی می‌کنیم.
• پروژه‌های عملی: با انجام پروژه‌های واقعی، دانش خود را در عمل به کار می‌گیرید و تجربه‌ی ارزشمندی کسب می‌کنید.
• به‌روز بودن: با آخرین تکنیک‌ها و ابزارهای روز دنیا در حوزه NER آشنا می‌شوید.
• افزایش مهارت: مهارت‌های شما در زمینه NLP و تحلیل داده‌ها به طور چشمگیری افزایش می‌یابد.
• بازار کار پررونق: با یادگیری NER، فرصت‌های شغلی بی‌شماری در شرکت‌های بزرگ و استارتاپ‌ها به دست می‌آورید.
• پشتیبانی کامل: از پشتیبانی فنی و پاسخ به سوالات شما در طول دوره بهره‌مند می‌شوید.
• مدرک معتبر: با اتمام دوره، مدرک معتبری دریافت می‌کنید که گواهی بر مهارت شماست.

6. سرفصل‌های دوره: سفری پربار در 100 گام

این دوره شامل 100 سرفصل جامع و کاربردی است که به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص NER تبدیل شوید. در ادامه، تنها به برخی از سرفصل‌های کلیدی اشاره می‌کنیم:

• بخش اول: مبانی NLP و NER
  • مقدمه‌ای بر NLP و کاربردهای آن
  • مبانی پردازش متن
  • آشنایی با انواع داده‌های متنی
  • معرفی مفهوم موجودیت‌های نام‌دار
  • انواع NER و کاربردهای آن‌ها
  • معرفی کتابخانه‌های SpaCy و NLTK
• بخش دوم: پیش‌پردازش متن
  • پاکسازی متن (Text Cleaning)
  • Tokenization
  • Lemmatization و Stemming
  • Tagging
  • انتخاب و فیلتر کردن کلمات
  • تبدیل متن به فرمت مناسب برای مدل‌سازی
• بخش سوم: مدل‌سازی NER با SpaCy
  • نصب و راه‌اندازی SpaCy
  • آموزش مدل‌های SpaCy از پیش آموزش‌دیده
  • Customizing مدل‌های SpaCy
  • پیاده‌سازی NER با SpaCy
  • ارزیابی عملکرد مدل‌های SpaCy
  • آموزش مدل‌های NER سفارشی با SpaCy
• بخش چهارم: مدل‌سازی NER با NLTK
  • آشنایی با NLTK و نصب آن
  • استفاده از POS Tagging برای NER
  • پیاده‌سازی الگوریتم‌های rule-based NER
  • آموزش مدل‌های CRF با NLTK
• بخش پنجم: Feature Engineering
  • آشنایی با Feature Extraction
  • استخراج ویژگی‌های دستی (Manual Feature Extraction)
  • استخراج ویژگی‌های مبتنی بر کلمات
  • استخراج ویژگی‌های مبتنی بر POS Tagging
  • استفاده از Word Embeddings (مانند Word2Vec)
• بخش ششم: ارزیابی و مقایسه مدل‌ها
  • معرفی معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, F1-Score)
  • ارزیابی عملکرد مدل‌های NER
  • مقایسه و انتخاب بهترین مدل
  • استفاده از تکنیک‌های Cross-Validation
• بخش هفتم: مدل‌های پیشرفته (Transformer-based NER)
  • مقدمه‌ای بر Transformer
  • آشنایی با BERT و BERT-based models
  • پیاده‌سازی NER با BERT
  • بهینه‌سازی و تنظیم مدل‌های BERT
• بخش هشتم: پروژه‌های عملی و کاربردی
  • تشخیص موجودیت‌های نام‌دار در اخبار
  • استخراج اطلاعات از اسناد حقوقی
  • آنالیز داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • پیاده‌سازی یک سیستم چت‌بات هوشمند
  • پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک سیستم NER کامل
• بخش نهم: رفع خطا و بهبود مدل
  • شناسایی و رفع خطاهای مدل
  • استفاده از تکنیک‌های Data Augmentation
  • بهبود عملکرد مدل با Fine-tuning
  • بهبود دقت با استفاده از Ensemble Learning
• بخش دهم: آشنایی با ابزارهای پیشرفته و آینده NER
  • معرفی ابزارهای Annotation
  • معرفی و بررسی مدل‌های جدید NER
  • آینده‌ی NER و گرایش‌های جدید
• … (بیش از 90 سرفصل دیگر)

همین حالا ثبت‌نام کنید و به جمع متخصصان NLP بپیوندید! این فرصت استثنایی را از دست ندهید و مهارت‌های خود را ارتقا دهید!

📦 مجموعه شامل:

• ✅ ویدیوهای فارسی
• ✅ پادکست های صوتی فارسی
• ✅ کتاب PDF فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
• پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
• کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
• کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
• کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
  — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
• کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
  — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

---

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
• در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
• اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs