اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی تسلط بر پردازش زبان طبیعی با SpaCy و Hugging Face
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تسلط بر پردازش زبان طبیعی با SpaCy و Hugging Face
موضوع کلی: هوش مصنوعی
موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
- 2. معرفی کتابخانههای SpaCy و Hugging Face
- 3. نصب و راهاندازی SpaCy و Hugging Face
- 4. ساختار دادهای اصلی در SpaCy: Doc
- 5. توکنسازی (Tokenization) در SpaCy
- 6. برچسبگذاری نقش کلمات (Part-of-Speech Tagging)
- 7. تشخیص موجودیتهای نامدار (Named Entity Recognition)
- 8. تحلیل وابستگی نحوی (Dependency Parsing)
- 9. تجسم خروجیهای SpaCy
- 10. مدیریت لغتنامهها (Lexemes) و ویژگیهای لغوی
- 11. ایجاد pipeline سفارشی در SpaCy
- 12. کار با مدلهای از پیش آموزشدیده در SpaCy
- 13. مقدمهای بر ترانسفورمرها (Transformers)
- 14. معرفی Hugging Face Transformers
- 15. بارگیری و استفاده از مدلهای از پیش آموزشدیده در Hugging Face
- 16. Fine-tuning مدلهای Hugging Face برای وظایف مختلف
- 17. طبقهبندی متن با Hugging Face
- 18. خلاصهسازی متن با Hugging Face
- 19. تولید متن با Hugging Face
- 20. ترجمه ماشینی با Hugging Face
- 21. پرسش و پاسخ با Hugging Face
- 22. استخراج اطلاعات از متن با Hugging Face
- 23. مدیریت توکنها و واژهنامهها در Hugging Face
- 24. کار با Datasetها در Hugging Face
- 25. استفاده از Trainer API در Hugging Face
- 26. ارزیابی مدلهای Hugging Face
- 27. بهینهسازی عملکرد مدلهای Hugging Face
- 28. استقرار مدلهای Hugging Face
- 29. مقایسه SpaCy و Hugging Face: نقاط قوت و ضعف
- 30. ترکیب SpaCy و Hugging Face برای ایجاد pipelineهای قدرتمند
- 31. کار با مدلهای چندزبانه در SpaCy و Hugging Face
- 32. پردازش زبان فارسی با SpaCy و Hugging Face
- 33. آمادهسازی دادهها برای مدلهای NLP
- 34. تکنیکهای پیشپردازش متن
- 35. حذف کلمات توقف (Stop Words)
- 36. ریشهیابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
- 37. بررسی و رفع ابهام در دادههای متنی
- 38. کار با دادههای نامنظم و پر سر و صدا
- 39. استفاده از Embeddingها در NLP
- 40. Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
- 41. Sentence Embeddings
- 42. مقدمهای بر Attention Mechanism
- 43. Transformer Architecture به طور عمیق
- 44. BERT و انواع مختلف آن
- 45. GPT و کاربردهای آن در تولید متن
- 46. T5 و معماری Unified Text-to-Text
- 47. DistilBERT و تکنیکهای دانش تقطیری (Knowledge Distillation)
- 48. RoBERTa و بهبود عملکرد BERT
- 49. XLNet و مدلسازی وابستگیهای طولانیمدت
- 50. ELECTRA و آموزش کارآمد مدلهای زبانی
- 51. کار با دادههای بزرگ در NLP
- 52. استفاده از GPU برای تسریع آموزش مدل
- 53. Parallel Processing در NLP
- 54. Distributed Training با Hugging Face
- 55. استفاده از TensorBoard برای مانیتورینگ آموزش
- 56. بهینهسازی حافظه در NLP
- 57. کار با APIهای NLP ابری
- 58. استفاده از Google Cloud NLP API
- 59. استفاده از Amazon Comprehend API
- 60. استفاده از Microsoft Azure Text Analytics API
- 61. مقدمهای بر Ethical Considerations در NLP
- 62. Bias Detection and Mitigation
- 63. Fairness در مدلهای NLP
- 64. Privacy در پردازش زبان طبیعی
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.