اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت سیستم‌های خودکار برای تولید توضیحات محصول در فروشگاه‌های آنلاین با NLP

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت سیستم‌های خودکار برای تولید توضیحات محصول در فروشگاه‌های آنلاین با NLP

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 2. آشنایی با مفاهیم کلیدی NLP
• 3. مبانی واژگان و تحلیل متنی
• 4. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 5. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 6. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و بن‌واژه‌سازی (Lemmatization)
• 7. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 8. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 9. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 10. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 11. تکنیک‌های استخراج ویژگی برای متن
• 12. نمایش متنی با Bag-of-Words
• 13. نمایش متنی با TF-IDF
• 14. تعبیه‌های واژگانی (Word Embeddings)
• 15. Word2Vec و GloVe
• 16. مدل‌های زبانی آماری
• 17. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 19. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 20. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (GRU)
• 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 22. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
• 23. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 24. مدل‌های ترنسفورمر پیش‌آموزش‌دیده
• 25. BERT و مفاهیم آن
• 26. کاربردهای BERT در NLP
• 27. GPT و مفاهیم آن
• 28. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 29. تولید توضیحات محصول: چالش‌ها و رویکردها
• 30. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های توضیحات محصول
• 31. استخراج ویژگی‌های خاص محصول
• 32. مدل‌سازی برای تولید توضیحات کوتاه
• 33. مدل‌سازی برای تولید توضیحات مفصل
• 34. تولید توضیحات بر اساس ویژگی‌های کلیدی
• 35. تولید توضیحات با حفظ سبک برند
• 36. ارزیابی کیفیت توضیحات تولید شده
• 37. معیارهای ارزیابی خودکار توضیحات
• 38. ارزیابی انسانی توضیحات محصول
• 39. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی برای تولید توضیحات
• 40. استفاده از داده‌های موجود فروشگاه
• 41. بهبود مدل با داده‌های جدید
• 42. مدیریت تنوع در توضیحات محصول
• 43. تولید توضیحات برای دسته‌های مختلف محصول
• 44. تولید توضیحات برای محصولات جدید
• 45. سیستم‌های توصیه‌گر محصول (Product Recommendation Systems)
• 46. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
• 47. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 48. توصیه‌گرهای مبتنی بر همکاری فیلترینگ
• 49. ترکیب توصیه‌گرها
• 50. کاربرد NLP در سیستم‌های توصیه‌گر
• 51. تحلیل نظرات کاربران برای بهبود توصیه‌گرها
• 52. تحلیل پرسش و پاسخ کاربران
• 53. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
• 54. کاربرد NLP در فروشگاه‌های آنلاین
• 55. جستجوی معنایی در فروشگاه‌ها
• 56. دسته‌بندی خودکار محصولات
• 57. برچسب‌گذاری خودکار محصولات
• 58. استخراج اطلاعات کلیدی از مشخصات محصول
• 59. کشف روندها و نیازهای مشتریان از طریق NLP
• 60. تحلیل بازخورد مشتریان
• 61. پیاده‌سازی سیستم‌های NLP در پلتفرم‌های فروشگاهی
• 62. انتخاب ابزار و کتابخانه‌های مناسب
• 63. محیط‌های توسعه و استقرار
• 64. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های NLP
• 65. مدیریت داده‌های حجیم در NLP
• 66. حفظ حریم خصوصی در پردازش داده‌ها
• 67. اصول اخلاقی در استفاده از NLP
• 68. قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
• 69. بررسی موردی: پیاده‌سازی موفق سیستم توضیحات محصول
• 70. آینده NLP در تجارت الکترونیک
• 71. تولید توضیحات محصول با رویکرد فارسی
• 72. مدل‌های زبانی فارسی
• 73. آماده‌سازی داده‌های فارسی برای NLP
• 74. چالش‌های NLP در زبان فارسی
• 75. تکنیک‌های پیشرفته‌تر در تولید متن
• 76. تولید متن خلاقانه برای توضیحات
• 77. تولید متن با در نظر گرفتن سئو (SEO)
• 78. مدیریت واژگان تخصصی و اصطلاحات فنی
• 79. تولید توضیحات با قابلیت شخصی‌سازی
• 80. تولید توضیحات برای پلتفرم‌های مختلف
• 81. ارزیابی و بهبود مستمر سیستم
• 82. ملاحظات فنی و زیرساختی
• 83. مقررات مربوط به بانک مرکزی در رمزارزها (اشاره کلی به قوانین)
• 84. ملاحظات مربوط به قانون تجارت الکترونیک
• 85. تولید محتوای آموزشی سازگار با فرهنگ ایرانی
• 86. اصول اخلاقی در تولید محتوا
• 87. چارچوب‌های شرعی در تولید محتوا
• 88. سازگاری با قوانین فضای مجازی
• 89. مبانی خانواده در طراحی محتوا
• 90. استفاده از اصطلاحات علمی فارسی
• 91. پرهیز از هرگونه محتوای غیراخلاقی
• 92. تولید محتوا با رویکرد علمی و فقهی
• 93. نکات پایانی در خصوص انطباق محتوا
• 94. تولید توضیحات محصول با رعایت شئونات اسلامی
• 95. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده