دوره spaCy: ابزار ضروری برای مهندسان داده و دانشمندان هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره spaCy: ابزار ضروری برای مهندسان داده و دانشمندان هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: کتابخانه‌های NLP (NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. spaCy: معرفی و نصب
• 3. ساختار داده‌ای اصلی spaCy: Doc، Span و Token
• 4. بارگذاری مدل‌های زبان در spaCy
• 5. توکن‌سازی متن با spaCy
• 6. حذف کلمات ایست (Stop Words)
• 7. ریشه‌یابی کلمات (Lemmatization)
• 8. برچسب‌زنی اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 9. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 10. تجزیه وابستگی نحوی (Dependency Parsing)
• 11. ویژگی‌های توکن‌ها و دسترسی به آن‌ها
• 12. ایجاد و ویرایش اسناد spaCy
• 13. فیلتر کردن توکن‌ها بر اساس ویژگی‌ها
• 14. جستجو در متن با استفاده از الگوهای تطبیقی
• 15. استفاده از عبارات باقاعده (Regular Expressions) در spaCy
• 16. شباهت معنایی کلمات با استفاده از Word Vectors
• 17. محاسبه شباهت بین اسناد
• 18. آموزش مدل‌های سفارشی spaCy
• 19. بهینه‌سازی عملکرد spaCy
• 20. استفاده از spaCy در خط لوله پردازش داده
• 21. ادغام spaCy با سایر کتابخانه‌های پایتون
• 22. پردازش متون فارسی با spaCy
• 23. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 24. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده فارسی
• 25. ساخت دانش‌نامه زبان فارسی با spaCy
• 26. استخراج اطلاعات از متون فارسی
• 27. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با spaCy
• 28. دسته‌بندی متن (Text Classification) با spaCy
• 29. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization) با spaCy
• 30. تشخیص زبان (Language Detection)
• 31. پردازش داده‌های متنی حجیم با spaCy
• 32. استفاده از spaCy برای ساخت چت‌بات
• 33. کاربرد spaCy در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 34. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 35. ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 36. بهبود دقت مدل‌های spaCy با داده‌های برچسب‌گذاری شده
• 37. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning) در spaCy
• 38. انتشار مدل‌های spaCy
• 39. نحوه به‌روزرسانی مدل‌های spaCy
• 40. مشکل‌یابی و رفع خطاهای رایج spaCy
• 41. معرفی پلاگین‌های مفید spaCy
• 42. استفاده از Rule-Based Matching در spaCy
• 43. ایجاد pipeline سفارشی در spaCy
• 44. مدیریت حافظه در پردازش متون بزرگ
• 45. استفاده از spaCy در محیط‌های توزیع‌شده
• 46. تست و ارزیابی مدل‌های spaCy
• 47. بهینه‌سازی مدل‌های spaCy برای استقرار
• 48. استفاده از spaCy در برنامه‌های وب
• 49. ادغام spaCy با پایگاه‌های داده
• 50. پردازش فایل‌های متنی مختلف (PDF، Word، Excel)
• 51. استخراج داده از وب با استفاده از spaCy
• 52. تحلیل روندهای موضوعی (Topic Modeling) با spaCy
• 53. ارزیابی عملکرد مدل‌های NLP
• 54. استفاده از spaCy برای تحلیل متن‌های حقوقی
• 55. کاربرد spaCy در تحلیل اخبار
• 56. تحلیل نظرات مشتریان با استفاده از spaCy
• 57. پردازش متون پزشکی با spaCy
• 58. استفاده از spaCy در تحلیل متون علمی
• 59. پردازش متون تاریخی با spaCy
• 60. استفاده از spaCy برای تحلیل متون ادبی
• 61. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی آموزش‌دیده
• 62. آشنایی با Transformer Models و کاربرد آن‌ها در spaCy
• 63. استفاده از spaCy برای ساخت موتور جستجوی معنایی
• 64. کاربرد spaCy در تحلیل داده‌های متنی چندزبانه
• 65. آشنایی با مفاهیم Word Embeddings
• 66. استفاده از spaCy برای ساخت سیستم‌های پیشنهاد دهنده
• 67. بهبود قابلیت اطمینان مدل‌های NLP
• 68. استفاده از spaCy برای تحلیل داده‌های متنی در زمان واقعی
• 69. آشنایی با تکنیک‌های Data Augmentation در NLP
• 70. استفاده از spaCy برای ساخت سیستم‌های تشخیص تقلب
• 71. کاربرد spaCy در تحلیل داده‌های متنی مالی
• 72. آشنایی با مفاهیم Explainable AI در NLP
• 73. استفاده از spaCy برای ساخت سیستم‌های ترجمه ماشینی
• 74. کاربرد spaCy در تحلیل داده‌های متنی در حوزه سلامت
• 75. آشنایی با مفاهیم Natural Language Generation
• 76. استفاده از spaCy برای ساخت سیستم‌های خلاصه‌سازی خودکار
• 77. کاربرد spaCy در تحلیل داده‌های متنی در حوزه بازاریابی
• 78. آشنایی با مفاهیم Knowledge Graph و ساخت آن با spaCy
• 79. استفاده از spaCy برای ساخت سیستم‌های مدیریت دانش
• 80. کاربرد spaCy در تحلیل داده‌های متنی در حوزه آموزش