دوره آموزش جامع پردازش زبان طبیعی: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی کاربردی در زبان فارسی و انگلیسی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پردازش زبان طبیعی: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی کاربردی در زبان فارسی و انگلیسی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تاریخچه پردازش زبان طبیعی
• 2. جایگاه پردازش زبان طبیعی در علوم رایانه و هوش مصنوعی
• 3. ساختار زبان و سطوح تحلیل زبان‌شناسی
• 4. پیش‌پردازش متن و پاک‌سازی داده‌های متنی
• 5. روش‌های نرمال‌سازی متن فارسی و انگلیسی
• 6. توکن‌بندی و چالش‌های جداسازی کلمات در زبان فارسی
• 7. حذف کلمات توقف و تاثیر آن بر دقت مدل‌ها
• 8. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌یابی در زبان‌های فارسی و انگلیسی
• 9. برچسب‌گذاری نقش کلمات در جمله
• 10. تجزیه و تحلیل نحوی و ساختار درختی جملات
• 11. استخراج موجودیت‌های نام‌دار در متون فارسی
• 12. مدل‌سازی آماری زبان و احتمالات در متن
• 13. مدل‌های مبتنی بر شمارش و کیسه کلمات
• 14. سنجش شباهت متون با استفاده از معیار کسینوسی
• 15. مفهوم بردار کلمات و فضای برداری
• 16. الگوریتم‌های کلاسیک برای بازنمایی کلمات
• 17. معرفی مدل‌های توزیع‌یافته کلمات
• 18. کاربرد مدل‌های ورد تو وِک در تحلیل معنایی
• 19. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی در پردازش متن
• 20. چالش‌های محو شدگی گرادیان در مدل‌های ترتیبی
• 21. مقدمه‌ای بر واحدهای حافظه طولانی کوتاه مدت
• 22. مکانیسم توجه در مدل‌های زبانی
• 23. معماری ترنسفورمر و تحول در پردازش زبان طبیعی
• 24. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ و پیش‌آموزش
• 25. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 26. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی و متون خبری
• 27. طبقه‌بندی متون با استفاده از یادگیری ماشین
• 28. خلاصه‌سازی خودکار متون و مقالات
• 29. سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 30. ترجمه ماشینی و چالش‌های زبان‌شناسی آن
• 31. تشخیص قصد کاربر در سامانه‌های گفتگو
• 32. طراحی و پیاده‌سازی چت‌بات‌های مبتنی بر قانون
• 33. کاربرد پردازش زبان طبیعی در تحلیل داده‌های پزشکی
• 34. استفاده از مدل‌های زبانی در استخراج اطلاعات از اسناد قانونی
• 35. اخلاق در هوش مصنوعی و سوگیری در مدل‌های زبانی
• 36. امنیت در پردازش زبان طبیعی و جلوگیری از نفوذ متنی
• 37. ارزیابی مدل‌های زبانی و معیارهای دقت و فراخوانی
• 38. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا در محیط‌های محدود
• 39. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده
• 40. آینده پردازش زبان طبیعی و مدل‌های چندوجهی