اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش کاربردی یادگیری ماشین در تحلیل متون و پردازش زبان فارسی و انگلیسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی یادگیری ماشین در تحلیل متون و پردازش زبان فارسی و انگلیسی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 2. پیش‌پردازش متون و پاک‌سازی داده‌های متنی
• 3. روش‌های نرمال‌سازی و یکسان‌سازی متون فارسی
• 4. توکن‌بندی و قطعه‌بندی متون در زبان فارسی و انگلیسی
• 5. حذف کلمات توقف و ریشه‌یابی واژگان
• 6. برچسب‌گذاری نقش کلمات در جملات
• 7. استخراج ویژگی‌های متنی با روش کیسه کلمات
• 8. مدل‌سازی برداری متون با استفاده از TF-IDF
• 9. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد پردازش زبان در پایتون
• 10. معرفی یادگیری ماشین و نقش آن در تحلیل داده‌ها
• 11. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده برای دسته‌بندی متن
• 12. کاربرد رگرسیون لجستیک در تشخیص موضوعات متنی
• 13. ماشین‌های بردار پشتیبان برای تحلیل احساسات
• 14. استفاده از الگوریتم بیز ساده برای دسته‌بندی متون
• 15. ارزیابی مدل‌های پردازش متن با معیارهای دقت و فراخوانی
• 16. خوشه‌بندی اسناد با الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
• 17. کاهش ابعاد داده‌های متنی با روش تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 18. معرفی مدل‌های فضای برداری کلمات Word2Vec
• 19. تولید بردارهای معنایی با استفاده از روش GloVe
• 20. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی در پردازش متن
• 21. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل توالی‌ها
• 22. مدل‌های حافظه طولانی کوتاه مدت برای درک متن
• 23. مکانیسم توجه در مدل‌های یادگیری عمیق
• 24. معرفی مدل ترنسفورمر و تحول در پردازش زبان
• 25. آموزش مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده بر پایه BERT
• 26. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای اختصاصی
• 27. تحلیل احساسات در متون فارسی با استفاده از یادگیری عمیق
• 28. استخراج موجودیت‌های نام‌دار در متون فارسی
• 29. سیستم‌های پرسش و پاسخ خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی
• 30. خلاصه‌سازی خودکار متون با استفاده از مدل‌های توالی به توالی
• 31. کاربرد پردازش زبان در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی داخلی
• 32. پروژه‌های عملی برای تحلیل گزارش‌های متنی سازمان‌ها
• 33. اخلاق در هوش مصنوعی و ضرورت رعایت حریم خصوصی کاربران
• 34. چالش‌های پردازش زبان فارسی و روش‌های مواجهه با آن
• 35. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای محیط‌های عملیاتی
• 36. استقرار مدل‌های پردازش زبان در سامانه‌های نرم‌افزاری