اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی spaCy: ابزار تخصصی برای زبان‌شناسان و مهندسان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره spaCy: ابزار تخصصی برای زبان‌شناسان و مهندسان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: کتابخانه‌های NLP (NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. معرفی کتابخانه spaCy
• 3. نصب و راه‌اندازی spaCy
• 4. ساختار داده‌ای اصلی spaCy: Doc
• 5. ساختار داده‌ای اصلی spaCy: Token
• 6. ساختار داده‌ای اصلی spaCy: Span
• 7. ساختار داده‌ای اصلی spaCy: Vocab
• 8. بارگذاری مدل‌های زبانی در spaCy
• 9. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در spaCy
• 10. ایجاد مدل‌های سفارشی در spaCy
• 11. توکن‌سازی متن با spaCy
• 12. جدا کردن جملات با spaCy
• 13. برچسب‌گذاری اجزای گفتار (POS Tagging)
• 14. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 15. تجزیه وابستگی نحوی (Dependency Parsing)
• 16. ویژگی‌های لغوی توکن‌ها
• 17. ویژگی‌های نحوی توکن‌ها
• 18. استخراج اطلاعات از متن با spaCy
• 19. فیلتر کردن توکن‌ها بر اساس ویژگی‌ها
• 20. جستجو در متن با استفاده از الگوها
• 21. استفاده از عبارات باقاعده (Regular Expressions) در spaCy
• 22. نوشتن قوانین سفارشی برای پردازش متن
• 23. استفاده از Pipeline در spaCy
• 24. سفارشی‌سازی Pipeline
• 25. بررسی عملکرد مدل‌های spaCy
• 26. ارزیابی مدل‌های NER
• 27. ارزیابی مدل‌های POS Tagging
• 28. بهینه‌سازی عملکرد spaCy
• 29. ذخیره و بارگذاری مدل‌های spaCy
• 30. استفاده از spaCy با زبان فارسی
• 31. آماده‌سازی داده‌های فارسی برای spaCy
• 32. آموزش مدل NER برای زبان فارسی
• 33. آموزش مدل POS Tagging برای زبان فارسی
• 34. مدیریت واژگان در زبان فارسی
• 35. مدیریت هم‌آیندی‌ها (Collocations) در زبان فارسی
• 36. استفاده از word embeddings در spaCy
• 37. استفاده از GloVe embeddings در spaCy
• 38. استفاده از Word2Vec embeddings در spaCy
• 39. تولید word embeddings سفارشی
• 40. مقایسه word embeddings مختلف
• 41. استفاده از transformer models در spaCy
• 42. بارگذاری مدل‌های transformer در spaCy
• 43. Fine-tuning مدل‌های transformer
• 44. استفاده از مدل‌های BERT در spaCy
• 45. استفاده از مدل‌های RoBERTa در spaCy
• 46. استفاده از مدل‌های XLNet در spaCy
• 47. پردازش متون بزرگ با spaCy
• 48. استفاده از batch processing در spaCy
• 49. بهینه‌سازی مصرف حافظه در spaCy
• 50. استفاده از spaCy در محیط‌های توزیع‌شده
• 51. ادغام spaCy با سایر کتابخانه‌های پایتون
• 52. ادغام spaCy با NLTK
• 53. ادغام spaCy با scikit-learn
• 54. ادغام spaCy با TensorFlow
• 55. ادغام spaCy با PyTorch
• 56. استفاده از spaCy در خط فرمان
• 57. ساخت ابزارهای خط فرمان با spaCy
• 58. استفاده از spaCy برای خلاصه‌سازی متن
• 59. استفاده از spaCy برای ترجمه ماشینی
• 60. استفاده از spaCy برای تحلیل احساسات
• 61. استفاده از spaCy برای تشخیص اسپم
• 62. استفاده از spaCy برای تصحیح املا
• 63. استفاده از spaCy برای شناسایی زبان
• 64. استفاده از spaCy در کاربردهای وب
• 65. ساخت API با spaCy
• 66. استفاده از Flask با spaCy
• 67. استفاده از Django با spaCy
• 68. معرفی ابزارهای بصری‌سازی spaCy
• 69. استفاده از displaCy برای نمایش نتایج
• 70. نمایش وابستگی‌های نحوی با displaCy
• 71. نمایش موجودیت‌های نام‌دار با displaCy
• 72. خطایابی و رفع اشکال در spaCy
• 73. به‌روزرسانی spaCy و مدل‌های آن
• 74. منابع آموزشی و مستندات spaCy
• 75. جامعه کاربری spaCy
• 76. بهترین روش‌ها در استفاده از spaCy
• 77. نکات و ترفندهای spaCy