دوره معماری نرم‌افزار: Implementing Natural Language Processing Systems همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: Implementing Natural Language Processing Systems

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 2. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار
• 3. چرا معماری برای سیستم‌های NLP حیاتی است؟
• 4. چرخه حیات یک پروژه NLP: از ایده تا استقرار
• 5. مفاهیم کلیدی در NLP: توکن، جمله، سند
• 6. اصول کلیدی معماری نرم‌افزار: SOLID، DRY، KISS
• 7. مروری بر ابزارها و کتابخانه‌های اصلی NLP (spaCy, NLTK, Hugging Face)
• 8. اهمیت داده و انواع آن در پروژه‌های NLP
• 9. ملاحظات اخلاقی و بایاس در سیستم‌های NLP
• 10. معیارهای ارزیابی در سیستم‌های NLP: دقت، صحت، F1-Score
• 11. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 12. توکن‌سازی (Tokenization): کلمات، زیرکلمات و جملات
• 13. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 14. حذف کلمات توقف (Stop Words) و مدیریت واژگان
• 15. نمایش متون: مدل Bag-of-Words (BoW)
• 16. نمایش متون: مدل TF-IDF
• 17. مدل‌های زبانی آماری (N-gram Language Models)
• 18. معرفی بردارهای کلمه (Word Embeddings): Word2Vec
• 19. بردارهای کلمه پیشرفته: GloVe و FastText
• 20. طبقه‌بندی متن با مدل‌های کلاسیک (Naive Bayes, SVM)
• 21. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): رویکردها و چالش‌ها
• 22. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 23. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 24. تجزیه نحوی (Syntactic Parsing)
• 25. ابهام‌زدایی از معنای کلمه (Word Sense Disambiguation)
• 26. معماری یکپارچه (Monolith) برای سیستم‌های NLP: مزایا و معایب
• 27. معماری میکروسرویس برای NLP: جداسازی وظایف
• 28. طراحی پایپ‌لاین‌های پردازش داده‌های متنی
• 29. الگوی معماری Lambda برای پردازش بلادرنگ و دسته‌ای
• 30. الگوی معماری Kappa: ساده‌سازی پردازش جریانی
• 31. طراحی API برای سرویس‌های NLP: RESTful API
• 32. استفاده از GraphQL برای کوئری‌های پیچیده NLP
• 33. انتخاب پایگاه داده مناسب برای داده‌های متنی (SQL vs. NoSQL)
• 34. استفاده از موتورهای جستجو (مانند Elasticsearch) برای NLP
• 35. استراتژی‌های کشینگ برای بهبود عملکرد سیستم‌های NLP
• 36. معماری سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 37. معماری سیستم‌های خلاصه‌سازی متن
• 38. معماری سیستم‌های ترجمه ماشینی
• 39. معماری چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 40. مدیریت وضعیت (State Management) در سیستم‌های محاوره‌ای
• 41. طراحی برای مقیاس‌پذیری (Scalability) در سیستم‌های NLP
• 42. طراحی برای تاب‌آوری و خطا (Resiliency and Fault Tolerance)
• 43. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی برای NLP
• 44. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و چالش ناپدید شدن گرادیان
• 45. شبکه‌های LSTM و GRU برای درک توالی‌ها
• 46. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 47. معماری ترنسفورمر (Transformer): قلب تپنده NLP مدرن
• 48. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (PLMs)
• 49. معماری BERT و انواع آن برای درک مطلب
• 50. معماری GPT و مدل‌های زبانی مولد
• 51. تفاوت‌های معماری بین مدل‌های Encoder-only، Decoder-only و Encoder-Decoder
• 52. مفهوم Fine-tuning و Transfer Learning در NLP
• 53. استراتژی‌های بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ (Prompt Engineering)
• 54. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) برای فشرده‌سازی مدل‌ها
• 55. کوانتیزه‌سازی (Quantization) و هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
• 56. معماری جستجوی معنایی (Semantic Search)
• 57. نقش پایگاه‌داده‌های برداری (Vector Databases) در سیستم‌های مدرن NLP
• 58. معرفی MLOps برای NLP
• 59. مدیریت نسخه داده‌ها (Data Versioning) با ابزارهایی مانند DVC
• 60. مدیریت نسخه مدل‌ها (Model Versioning) و رجیستری مدل
• 61. ردیابی آزمایشات (Experiment Tracking) با ابزارهایی مانند MLflow
• 62. زیرساخت مورد نیاز: CPU در مقابل GPU و TPU
• 63. کانتینرسازی (Containerization) مدل‌های NLP با Docker
• 64. ارکستراسیون با Kubernetes برای سرویس‌های NLP
• 65. الگوهای استقرار مدل (Model Deployment Patterns)
• 66. سرویس‌دهی مدل (Model Serving) با TensorFlow Serving یا TorchServe
• 67. استقرار به عنوان یک API بدون سرور (Serverless)
• 68. استراتژی‌های استقرار Blue-Green برای مدل‌های NLP
• 69. استراتژی‌های استقرار Canary برای کاهش ریسک
• 70. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط پروداکشن
• 71. تشخیص و مدیریت انحراف داده (Data Drift)
• 72. تشخیص و مدیریت انحراف مفهوم (Concept Drift)
• 73. پایپ‌لاین‌های یکپارچه‌سازی و تحویل مداوم برای یادگیری ماشین (CI/CD for ML)
• 74. لاگ‌گیری و تحلیل خطاهای خاص سیستم‌های NLP
• 75. مقیاس‌بندی افقی و عمودی سرویس‌های NLP
• 76. پردازش دسته‌ای (Batch Processing) در مقابل پردازش آنلاین (Online Inference)
• 77. بهینه‌سازی تأخیر (Latency) و توان عملیاتی (Throughput)
• 78. تست بار (Load Testing) و تست استرس برای APIهای NLP
• 79. امنیت در سیستم‌های NLP: محافظت از داده‌ها و مدل‌ها
• 80. معماری سیستم‌های پیشنهاددهنده محتوا مبتنی بر متن
• 81. معماری سیستم‌های تشخیص سرقت ادبی (Plagiarism Detection)
• 82. معماری سیستم‌های تصحیح املا و گرامر
• 83. پردازش زبان طبیعی برای زبان‌های کم‌منابع (Low-Resource Languages)
• 84. مطالعه موردی: معماری یک موتور جستجوی معنایی
• 85. مطالعه موردی: معماری یک سیستم تحلیل نظرات مشتریان
• 86. مطالعه موردی: معماری یک چت‌بات پشتیبانی مشتری
• 87. مطالعه موردی: معماری یک سیستم ترجمه بلادرنگ
• 88. معماری سیستم‌های چندوجهی (Multimodal Systems): ترکیب متن با تصویر
• 89. روندهای آینده در معماری NLP: مدل‌های زبانی بسیار بزرگ (VLMs)
• 90. پردازش زبان طبیعی فدرال (Federated NLP)
• 91. ملاحظات معماری برای NLP روی دستگاه (On-device NLP)
• 92. چالش‌های معماری در مقیاس وب برای NLP
• 93. جمع‌بندی: طراحی یک سیستم NLP جامع از صفر تا صد
• 94. نگاهی به آینده: نقش معمار نرم‌افزار در عصر هوش مصنوعی مولد
• 95. **معماری‌های مبتنی بر میکروسرویس برای سیستم‌های NLP مقیاس‌پذیر:** الگوها، مزایا و چالش‌ها.
• 96. **طراحی پایپ‌لاین‌های داده برای NLP:** ETL، مدیریت داده‌های حجیم و جریان داده.
• 97. **به‌کارگیری الگوهای طراحی (Design Patterns) در پروژه‌های NLP:** Factory, Strategy, Observer و غیره.
• 98. **امنیت در سیستم‌های NLP:** محافظت از داده‌ها، مقابله با حملات adversarial و سوء استفاده.
• 99. **مدیریت نسخه‌ها و CI/CD برای مدل‌های NLP:** اتوماسیون تست، استقرار و بازگشت به عقب.
• 100. **بهینه‌سازی عملکرد و منابع در سیستم‌های NLP:** پروفایلینگ، مقیاس‌پذیری و کاهش هزینه.