دوره آموزش جامع پیش‌پردازش متن و مدل‌سازی برداری (Embeddings) در پایتون با رویکرد کاربردی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیش‌پردازش متن و مدل‌سازی برداری (Embeddings) در پایتون با رویکرد کاربردی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و اهمیت پردازش زبان طبیعی در عصر دیجیتال
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای پروژه‌های متن‌کاوی
• 3. ساختار داده‌های متنی و مدیریت رشته‌ها در زبان پایتون
• 4. استانداردسازی متن و اهمیت یکپارچه‌سازی داده‌های ورودی
• 5. پاک‌سازی متون فارسی و حذف کاراکترهای غیرضروری
• 6. روش‌های حذف علائم نگارشی و اعداد در متون فارسی
• 7. مفهوم توکن‌سازی (Tokenization) و انواع آن در متون فارسی
• 8. بررسی چالش‌های جداسازی کلمات و واژه‌بست‌ها در زبان فارسی
• 9. حذف کلمات توقف (Stop Words) و تأثیر آن بر مدل‌سازی
• 10. نرمال‌سازی متن با استفاده از کتابخانه هضم (Hazm)
• 11. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization) در زبان فارسی
• 12. تبدیل متن به بردار با استفاده از روش کیسه کلمات (Bag of Words)
• 13. مفهوم فرکانس کلمات و اهمیت TF-IDF در تحلیل متن
• 14. پیاده‌سازی مدل‌های برداری با کتابخانه Scikit-learn
• 15. مقدمه‌ای بر فضای برداری کلمات و اهمیت معنایی آن‌ها
• 16. آشنایی با الگوریتم Word2Vec و معماری‌های CBOW و Skip-gram
• 17. آموزش کار با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده FastText برای زبان فارسی
• 18. تکنیک‌های کاهش ابعاد در بردارهای کلمه با استفاده از PCA
• 19. تجسم فضای برداری کلمات با استفاده از t-SNE
• 20. مفهوم بردارهای متنی (Document Embeddings) و کاربرد آن
• 21. معرفی معماری ترنسفورمر (Transformer) و جایگاه آن در NLP مدرن
• 22. استفاده از کتابخانه Hugging Face برای کار با مدل‌های پیشرفته
• 23. به‌کارگیری مدل‌های BERT و پارس‌برت (ParsBERT) برای تحلیل متن
• 24. استخراج ویژگی‌های معنایی از متون با استفاده از مدل‌های زبانی
• 25. محاسبه شباهت کسینوسی میان بردارها برای جستجوی معنایی
• 26. طبقه‌بندی متون فارسی با استفاده از بردارهای استخراج شده
• 27. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در متون فارسی با رویکرد یادگیری ماشین
• 28. مدیریت عدم توازن داده‌ها در پروژه‌های طبقه‌بندی متن
• 29. کاربرد مدل‌های برداری در سیستم‌های پیشنهاددهنده متنی
• 30. استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER) در زبان فارسی
• 31. تکنیک‌های پیشرفته در پیش‌پردازش متون حقوقی و اداری
• 32. ارزیابی مدل‌های پردازش متن با معیارهای دقت و فراخوانی
• 33. بهینه‌سازی حافظه در پردازش مجموعه‌داده‌های بزرگ متنی
• 34. استفاده از کتابخانه‌های پردازش موازی برای تحلیل سریع متن
• 35. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل‌های متنی
• 36. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در پردازش داده‌های متنی
• 37. ملاحظات بومی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای زبان فارسی
• 38. طراحی خط لوله (Pipeline) کامل برای تبدیل متن خام به بردار
• 39. شبیه‌سازی و تست مدل‌های برداری بر روی مجموعه‌داده‌های واقعی
• 40. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک سامانه تحلیل و دسته‌بندی خودکار متون فارسی