دوره پردازش زبان طبیعی: ابزاری برای استخراج دانش از متن همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی: ابزاری برای استخراج دانش از متن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مبانی پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. زبان و ساختار آن
• 3. مفاهیم بنیادین زبان‌شناسی
• 4. واژه‌سازی و ریشه‌شناسی
• 5. دستور زبان و تحلیل نحوی
• 6. مدل‌های زبانی و احتمال
• 7. پردازش متن و پیش‌پردازش
• 8. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 9. برچسب‌زنی اجزای سخن (POS Tagging)
• 10. تحلیل وابستگی نحوی
• 11. درخت‌های تجزیه و تحلیل جملات
• 12. مدل‌سازی معنایی کلمات
• 13. Word Embeddings و نمایش برداری کلمات
• 14. شبکه‌های معنایی و دانش‌نامه‌ها
• 15. استخراج اطلاعات از متن
• 16. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 17. رابطه یابی بین موجودیت‌ها
• 18. خلاصه‌سازی متن
• 19. خلاصه‌سازی خودکار متن
• 20. ترجمه ماشینی
• 21. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی
• 22. مدل‌های ترجمه ماشینی آماری
• 23. ترجمه ماشینی عصبی
• 24. تحلیل احساسات و نظرکاوی
• 25. تشخیص قطبیت احساسات
• 26. استخراج ویژگی‌های احساسی
• 27. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 28. روش‌های مدل‌سازی موضوعی
• 29. ارزیابی مدل‌های موضوعی
• 30. پرسش و پاسخ
• 31. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 32. بازیابی اطلاعات
• 33. شاخص‌گذاری و رتبه‌بندی
• 34. جستجوی معنایی
• 35. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی
• 36. ویژگی‌های خاص زبان فارسی در پردازش
• 37. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 38. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 39. منابع داده‌ای برای پردازش زبان فارسی
• 40. کاربردهای پردازش زبان طبیعی در حوزه‌های مختلف
• 41. پردازش زبان طبیعی در پزشکی
• 42. پردازش زبان طبیعی در حقوق
• 43. پردازش زبان طبیعی در رسانه
• 44. پردازش زبان طبیعی در بازاریابی
• 45. یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی
• 46. شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
• 47. مدل‌های ترانسفورمر
• 48. زبان‌های بزرگ (Large Language Models)
• 49. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 50. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 51. شاخص‌های ارزیابی
• 52. مجموعه‌های داده استاندارد
• 53. آینده پردازش زبان طبیعی
• 54. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
• 55. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 56. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 57. تفسیرپذیری مدل‌ها
• 58. پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی
• 59. ارتباط با سایر حوزه‌های هوش مصنوعی
• 60. پردازش زبان طبیعی و داده‌کاوی
• 61. پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق
• 62. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای یادگیری ماشین
• 63. انتخاب ویژگی در پردازش زبان طبیعی
• 64. کاهش ابعاد داده‌ها
• 65. مدل‌سازی زبان‌های گفتاری
• 66. تشخیص گفتار
• 67. تبدیل گفتار به متن
• 68. پردازش متن با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 69. NLTK
• 70. SpaCy
• 71. Gensim
• 72. TensorFlow و PyTorch برای پردازش زبان طبیعی
• 73. استفاده از APIهای پردازش زبان طبیعی
• 74. Google Cloud Natural Language API
• 75. Microsoft Azure Cognitive Services
• 76. Amazon Comprehend
• 77. پردازش زبان طبیعی و شبکه‌های اجتماعی
• 78. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 79. شناسایی ترندها و موضوعات داغ
• 80. پردازش زبان طبیعی در خدمات مشتری
• 81. چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 82. تحلیل بازخورد مشتریان
• 83. پردازش زبان طبیعی و تحلیل متون تاریخی
• 84. استخراج اطلاعات از متون کهن
• 85. بازسازی زبان‌های باستانی
• 86. پردازش زبان طبیعی و تحلیل متون حقوقی
• 87. استخراج مفاهیم حقوقی
• 88. تشخیص استدلال‌های حقوقی
• 89. پردازش زبان طبیعی و تحلیل متون علمی
• 90. استخراج اطلاعات از مقالات علمی
• 91. خلاصه‌سازی مقالات علمی