دوره آموزش کاربردی پردازش زبان طبیعی در پایتون با رویکرد تحلیل داده‌های متنی فارسی و انگلیسی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی پردازش زبان طبیعی در پایتون با رویکرد تحلیل داده‌های متنی فارسی و انگلیسی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین پردازش زبان طبیعی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای تحلیل متن
• 3. ساختار داده‌ها و کتابخانه‌های پایه در پایتون برای متن
• 4. پیش‌پردازش متون فارسی و چالش‌های زبان‌شناختی
• 5. نرمال‌سازی متون و یکسان‌سازی کاراکترهای فارسی
• 6. توکن‌بندی و قطعه‌بندی متون فارسی و انگلیسی
• 7. حذف کلمات توقف و پاک‌سازی داده‌های متنی
• 8. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌گزینی در زبان فارسی
• 9. برچسب‌گذاری نقش کلمات در متون فارسی
• 10. تجزیه و تحلیل ساختار دستوری جملات
• 11. استخراج ویژگی‌های متنی با استفاده از روش کیسه کلمات
• 12. وزن‌دهی کلمات با استفاده از روش TF-IDF
• 13. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی NLP در پایتون
• 14. کار با کتابخانه NLTK برای تحلیل متون انگلیسی
• 15. استفاده از کتابخانه هضم برای پردازش زبان فارسی
• 16. مدل‌سازی زبانی و احتمالات در پردازش متن
• 17. آشنایی با فضای برداری کلمات و مدل‌های Word2Vec
• 18. تکنیک‌های کاهش ابعاد در داده‌های متنی
• 19. تحلیل احساسات و نظرات در متون فارسی
• 20. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار در متون فارسی
• 21. خلاصه‌سازی خودکار متون و مقالات
• 22. طبقه‌بندی متون با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 23. خوشه‌بندی متون و تحلیل موضوعی اسناد
• 24. معرفی مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 25. کار با مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده در محیط پایتون
• 26. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 27. استخراج اطلاعات از اسناد ساختارنیافته
• 28. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و داده‌های متنی وب
• 29. کاربرد پردازش زبان طبیعی در سامانه‌های پرسش و پاسخ
• 30. پیاده‌سازی موتورهای جستجوی متنی ساده
• 31. ارزیابی عملکرد مدل‌های NLP با معیارهای علمی
• 32. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی در پردازش متن‌های بزرگ
• 33. چالش‌های اخلاقی و رعایت حریم خصوصی در تحلیل داده‌های متنی
• 34. یکپارچه‌سازی مدل‌های NLP در برنامه‌های کاربردی
• 35. پروژه نهایی: تحلیل و طبقه‌بندی مجموعه داده‌های متنی فارسی