اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت ابزارهای پردازش زبان طبیعی با پایتون: از مبتدی تا پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت ابزارهای پردازش زبان طبیعی با پایتون: از مبتدی تا پیشرفته

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و داده‌کاوی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. نصب و پیکربندی پایتون و کتابخانه‌های مورد نیاز
• 3. مبانی زبان پایتون برای پردازش متن
• 4. خواندن و نوشتن فایل‌های متنی
• 5. توکن‌سازی متن
• 6. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 7. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 8. лемматиزاسیون (Lemmatization)
• 9. محاسبه فراوانی کلمات
• 10. نمایش فراوانی کلمات با نمودارها
• 11. مقدمه‌ای بر پردازش آمار در متن
• 12. احتمالات و توزیع‌های احتمالی در زبان
• 13. مدل‌های زبانی (Language Models)
• 14. N-grams و کاربردهای آن
• 15. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 16. نایو بیز (Naive Bayes) برای طبقه‌بندی متن
• 17. بردارسازی متن (Text Vectorization)
• 18. TF-IDF و کاربردهای آن
• 19. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی متن
• 20. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 21. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی متن (Text Clustering)
• 22. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی متن
• 23. خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
• 24. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 25. واژه‌نامه‌های احساسات (Sentiment Lexicons)
• 26. یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 27. استخراج ویژگی از متن برای تحلیل احساسات
• 28. مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی برای تحلیل احساسات
• 29. مقدمه‌ای بر تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 30. استفاده از کتابخانه spaCy برای NER
• 31. آموزش مدل NER سفارشی
• 32. مقدمه‌ای بر خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 33. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 34. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 35. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 36. مدل‌های مبتنی بر دنباله به دنباله (Sequence-to-Sequence)
• 37. مقدمه‌ای بر تولید متن (Text Generation)
• 38. مدل‌های زنجیره مارکوف برای تولید متن
• 39. استفاده از RNNها برای تولید متن
• 40. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی
• 41. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 42. منابع و ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 43. مقدمه‌ای بر Word Embeddings
• 44. Word2Vec و کاربردهای آن
• 45. GloVe و کاربردهای آن
• 46. FastText و کاربردهای آن
• 47. استفاده از Word Embeddings در وظایف پردازش زبان طبیعی
• 48. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNNs)
• 49. RNNهای طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 50. شبکه‌های عصبی دروازه‌دار بازگشتی (GRU)
• 51. استفاده از RNNها برای پردازش دنباله‌ها
• 52. مقدمه‌ای بر ترانسفورمرها (Transformers)
• 53. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 54. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر (BERT, GPT)
• 55. Fine-tuning مدل‌های ترانسفورمر برای وظایف خاص
• 56. مقدمه‌ای بر پردازش پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 57. مدل‌های مبتنی بر خواندن درک مطلب (Reading Comprehension)
• 58. مقدمه‌ای بر چت‌بات‌ها (Chatbots)
• 59. ساخت یک چت‌بات ساده با پایتون
• 60. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 61. استخراج داده از توییتر با پایتون
• 62. تحلیل روندها در شبکه‌های اجتماعی
• 63. مقدمه‌ای بر تشخیص اخبار جعلی (Fake News Detection)
• 64. استفاده از یادگیری ماشین برای تشخیص اخبار جعلی
• 65. مقدمه‌ای بر خلاصه‌سازی اخبار
• 66. مقدمه‌ای بر استخراج اطلاعات از متن
• 67. استفاده از عبارات باقاعده (Regular Expressions)
• 68. مقدمه‌ای بر پردازش اسناد
• 69. استخراج متن از فایل‌های PDF
• 70. استخراج متن از تصاویر (OCR)
• 71. مقدمه‌ای بر پردازش گفتار (Speech Processing)
• 72. تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text)
• 73. تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech)
• 74. مقدمه‌ای بر پردازش ویدئو
• 75. استخراج زیرنویس از ویدئو
• 76. تحلیل محتوای ویدئو
• 77. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
• 78. کاربردهای یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
• 79. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی چندزبانه
• 80. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده چندزبانه
• 81. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی برای متون تخصصی (حقوقی، پزشکی و غیره)
• 82. مقدمه‌ای بر اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 83. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در پردازش زبان طبیعی
• 84. مقدمه‌ای بر ابزارهای تجاری پردازش زبان طبیعی
• 85. مقدمه‌ای بر APIهای پردازش زبان طبیعی