دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند تحلیل متن با استفاده از کتابخانه‌های پیشرفته spaCy و Prodigy همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند تحلیل متن با استفاده از کتابخانه‌های پیشرفته spaCy و Prodigy

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری کلی پردازش زبان طبیعی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه spaCy
• 3. ساختار داده‌ها و توکن‌سازی در spaCy
• 4. تحلیل ساختار دستوری جملات با ابزار Dependency Parser
• 5. استخراج موجودیت‌های نامدار در متون فارسی و انگلیسی
• 6. استفاده از مدل‌های آماری پیش‌آموزش‌دیده در spaCy
• 7. نحوه عملکرد و کاربرد بردارهای کلمه در تحلیل متن
• 8. سفارشی‌سازی خط لوله پردازش متن در spaCy
• 9. کار با کلاس Doc و مدیریت اشیاء متنی
• 10. استخراج عبارات اسمی و تحلیل‌های آماری متن
• 11. مدیریت و اصلاح برچسب‌های دستوری در متون تخصصی
• 12. آشنایی با پلتفرم Prodigy برای حاشیه‌نویسی هوشمند
• 13. استراتژی‌های جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های آموزشی
• 14. تعریف پروژه‌های برچسب‌گذاری در محیط Prodigy
• 15. استفاده از سیستم فعال یادگیری برای بهینه‌سازی داده‌ها
• 16. طراحی الگوهای سفارشی برای استخراج اطلاعات
• 17. آموزش مدل‌های جدید با استفاده از داده‌های حاشیه‌نویسی شده
• 18. ارزیابی دقت مدل‌های NLP و تحلیل خطاهای متنی
• 19. بهینه‌سازی پارامترهای مدل در کتابخانه spaCy
• 20. پیاده‌سازی سیستم‌های استخراج اطلاعات از متون اداری
• 21. تحلیل شباهت‌های معنایی بین اسناد متنی
• 22. استفاده از تکنیک‌های پیش‌پردازش متون فارسی
• 23. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در معماری spaCy
• 24. استخراج روابط بین موجودیت‌های استخراج شده
• 25. پیاده‌سازی طبقه‌بندی‌کننده‌های متنی با استفاده از Prodigy
• 26. مقیاس‌پذیری سامانه‌های تحلیل متن در محیط‌های عملیاتی
• 27. به‌کارگیری مدل‌های NLP در سیستم‌های جستجوی هوشمند
• 28. روش‌های پایش و بهبود مستمر مدل‌های تحلیل متن
• 29. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 30. طراحی پایپ‌لاین‌های نهایی برای استقرار در سامانه‌های رسمی