دوره تسلط بر پردازش زبان طبیعی با spaCy: از مبتدی تا حرفهای همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تسلط بر پردازش زبان طبیعی با spaCy: از مبتدی تا حرفهای
موضوع کلی: علوم داده
موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. معرفی کتابخانه spaCy و قابلیت‌های کلیدی آن
- 2. نصب و راه‌اندازی spaCy در محیط‌های مختلف
- 3. درک ساختار داده‌ای اصلی spaCy: Doc، Token، Span
- 4. بارگذاری و خواندن متون مختلف با spaCy
- 5. توکنایز کردن متن: تقسیم متن به واحدهای کوچک‌تر
- 6. حذف کلمات توقف (Stop Words) و اهمیت آن
- 7. ریشه‌یابی کلمات (Lemmatization) و تبدیل به شکل اصلی
- 8. برچسب‌گذاری دستوری (Part-of-Speech Tagging) و شناسایی نقش کلمات
- 9. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
- 10. تجزیه و تحلیل وابستگی نحوی (Dependency Parsing)
- 11. ویژوال‌سازی خروجی‌های spaCy با استفاده از displaCy
- 12. کار با ویژگی‌های توکن‌ها: متن، شکل، برچسب و...
- 13. ایجاد Pipeline سفارشی در spaCy
- 14. آموزش مدل‌های NER با داده‌های اختصاصی
- 15. استفاده از Word Vectors و شباهت معنایی کلمات
- 16. محاسبه فاصله اقلیدسی و کسینوسی بین کلمات
- 17. کاربرد spaCy در تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
- 18. شناسایی عبارات اسمی (Noun Phrases)
- 19. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
- 20. کار با زبان‌های مختلف در spaCy
- 21. بهینه‌سازی عملکرد spaCy برای پردازش حجم بالای داده
- 22. ادغام spaCy با سایر کتابخانه‌های پایتون (Numpy, Pandas)
- 23. ذخیره و بارگذاری مدل‌های spaCy
- 24. استفاده از Rule-Based Matching برای الگوهای متنی
- 25. ایجاد لغت‌نامه سفارشی برای بهبود دقت توکنایز کردن
- 26. کاربرد spaCy در خلاصه‌سازی متن
- 27. پردازش متون غیررسمی (مانند شبکه‌های اجتماعی)
- 28. رفع ابهامات در تشخیص موجودیت‌های نام‌دار
- 29. استفاده از spaCy برای تولید داده‌های مصنوعی
- 30. کاربرد spaCy در سیستم‌های پاسخگویی به سؤال
- 31. مقایسه spaCy با سایر کتابخانه‌های NLP (NLTK, Gensim)
- 32. به‌روزرسانی مدل‌های spaCy
- 33. عیب‌یابی مشکلات رایج در استفاده از spaCy
- 34. استفاده از spaCy برای تشخیص و اصلاح غلط‌های املایی
- 35. ارزیابی عملکرد مدل‌های NLP آموزش‌دیده با spaCy
- 36. استفاده از spaCy در پروژه‌های واقعی (مثال‌های کاربردی)
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.
به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.
مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.