اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی خط لوله پردازش زبان طبیعی: از صفر تا استقرار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی خط لوله پردازش زبان طبیعی: از صفر تا استقرار

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر خط لوله پردازش زبان طبیعی
• 2. اهمیت و کاربردهای خط لوله NLP
• 3. معماری کلی یک خط لوله NLP
• 4. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های متنی
• 5. پاکسازی داده‌ها: حذف نویز و کاراکترهای غیرضروری
• 6. توکنایزیشن: تقسیم متن به واحدهای کوچکتر
• 7. ریشه‌یابی و لماتیزاسیون: استانداردسازی کلمات
• 8. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 9. برچسب‌گذاری نقش کلمات (Part-of-Speech Tagging)
• 10. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 11. مدل‌سازی زبانی: مفاهیم پایه
• 12. مدل‌های N-gram
• 13. بردارسازی متن: روش‌های Bag-of-Words و TF-IDF
• 14. بردارسازی متن: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 15. بردارسازی متن: FastText
• 16. کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
• 17. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
• 18. مدل‌های دسته‌بندی متن: Naive Bayes
• 19. مدل‌های دسته‌بندی متن: Logistic Regression
• 20. مدل‌های دسته‌بندی متن: Support Vector Machines (SVM)
• 21. مدل‌های دسته‌بندی متن: درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی
• 22. شبکه‌های عصبی برای پردازش زبان طبیعی: مفاهیم پایه
• 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 24. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM)
• 25. شبکه‌های گیت‌دار بازگشتی (GRU)
• 26. مدل‌های ترانسفورمر: معرفی و معماری
• 27. BERT: مبانی و کاربردها
• 28. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 29. ارزیابی مدل‌های NLP: معیارها و روش‌ها
• 30. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 31. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 32. استقرار مدل‌های NLP: مفاهیم و ابزارها
• 33. استفاده از Flask و FastAPI برای استقرار مدل
• 34. Docker و Containerization
• 35. Kubernetes برای مدیریت استقرار
• 36. مانیتورینگ و Logging
• 37. مقیاس‌پذیری خط لوله NLP
• 38. بهبود کارایی خط لوله NLP
• 39. استفاده از پردازش موازی
• 40. Pipelineهای ناهمزمان (Asynchronous Pipelines)
• 41. مدیریت نسخه‌های مدل
• 42. تست و دیباگینگ خط لوله NLP
• 43. بهترین روش‌ها برای طراحی خط لوله NLP
• 44. مستندسازی خط لوله NLP