دوره استخراج و تحلیل هوشمند داده‌های متنی با پایتون (کاربردی و صنعتی) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج و تحلیل هوشمند داده‌های متنی با پایتون (کاربردی و صنعتی)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین پردازش زبان طبیعی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای تحلیل متن
• 3. پیش‌پردازش داده‌های متنی و پاکسازی متون
• 4. نرمال‌سازی متون و حذف نویسه‌های غیرضروری
• 5. روش‌های توکن‌بندی کلمات و جملات
• 6. حذف کلمات توقف و ریشه‌یابی واژگان
• 7. استخراج ویژگی‌های متنی با روش کیسه کلمات
• 8. وزن‌دهی به کلمات با استفاده از معیار TF-IDF
• 9. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد پردازش متن در پایتون
• 10. تحلیل ساختار نحوی جملات و شناسایی اجزای کلام
• 11. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار در متون فارسی و انگلیسی
• 12. استفاده از عبارت‌های منظم برای استخراج الگوهای متنی
• 13. مدل‌سازی آماری زبان و کاربرد آن در تحلیل متن
• 14. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای دسته‌بندی متون
• 15. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی متون با استفاده از Scikit-learn
• 16. ارزیابی عملکرد مدل‌های تحلیل متن با معیارهای دقت و فراخوانی
• 17. تحلیل احساسات و دیدگاه‌ها در متون متنی
• 18. استخراج کلیدواژه‌های مهم از اسناد و متون طولانی
• 19. خوشه‌بندی متون برای شناسایی موضوعات مشابه
• 20. مدل‌سازی موضوعی با استفاده از الگوریتم تخصیص دیریکله پنهان
• 21. آشنایی با مفاهیم برداری بازنمایی کلمات
• 22. کاربرد مدل‌های جای‌گشت کلمات در تحلیل‌های معنایی
• 23. معرفی شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
• 24. آشنایی با معماری‌های نوین پردازش متن
• 25. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل هوشمند داده‌های متنی
• 26. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تحلیل متون فارسی
• 27. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های تحلیل متن
• 28. مدیریت حافظه و پردازش داده‌های متنی حجیم
• 29. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌گوی هوشمند ساده
• 30. استخراج اطلاعات از متون غیرساختارمند کسب‌وکار
• 31. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با ابزارهای پردازش متن
• 32. بررسی چالش‌های پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 33. اصول اخلاقی و رعایت حریم خصوصی در داده‌کاوی متنی
• 34. تجاری‌سازی و استقرار مدل‌های تحلیل متن در محیط‌های عملیاتی
• 35. توسعه رابط کاربری برای نمایش نتایج تحلیل متن
• 36. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مداوم مدل‌های استخراج متن
• 37. پروژه عملی تحلیل داده‌های متنی در محیط‌های صنعتی