دوره برنامه‌نویسی پردازش زبان طبیعی با IronLisp همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره برنامه‌نویسی پردازش زبان طبیعی با IronLisp

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر IronLisp و NLP
• 2. نصب و راه‌اندازی IronLisp برای NLP
• 3. ساختارهای داده‌ای اصلی در IronLisp برای NLP
• 4. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن در IronLisp
• 5. توکنایزیشن (Tokenization) با IronLisp
• 6. ریشه‌یابی (Stemming) و لِماتیزیشن (Lemmatization) در IronLisp
• 7. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal) در IronLisp
• 8. ایجاد مدل‌های زبانی ساده با IronLisp
• 9. محاسبه‌ی فراوانی کلمات و n-grams در IronLisp
• 10. مقدمه‌ای بر بردارسازی متن (Text Vectorization)
• 11. مدل‌های Bag-of-Words و TF-IDF در IronLisp
• 12. بردارسازی متن با Word Embeddings در IronLisp
• 13. شبکه‌های عصبی پایه در IronLisp
• 14. پیاده‌سازی پرسپترون چندلایه (MLP) برای NLP در IronLisp
• 15. مدل‌های توالی به توالی (Sequence-to-Sequence) با IronLisp
• 16. مقدمه‌ای بر RNN و LSTM در IronLisp
• 17. پیاده‌سازی شبکه‌های RNN و LSTM برای NLP در IronLisp
• 18. توجه (Attention) در شبکه‌های عصبی برای NLP با IronLisp
• 19. ترانسفورمرها (Transformers) و خود-توجهی (Self-Attention) در IronLisp
• 20. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models) در IronLisp
• 21. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در IronLisp
• 22. طبقه‌بندی متن (Text Classification) با IronLisp
• 23. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با IronLisp
• 24. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER) با IronLisp
• 25. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization) با IronLisp
• 26. ترجمه ماشینی (Machine Translation) با IronLisp
• 27. تولید متن (Text Generation) با IronLisp
• 28. پاسخ به پرسش (Question Answering) با IronLisp
• 29. چت‌بات‌ها (Chatbots) و دیالوگ منیجمنت با IronLisp
• 30. ارزیابی مدل‌های NLP در IronLisp
• 31. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های NLP در IronLisp
• 32. استفاده از کتابخانه‌های NLP موجود در IronLisp
• 33. مدیریت داده‌های بزرگ در NLP با IronLisp
• 34. مقایسه IronLisp با سایر زبان‌های برنامه‌نویسی NLP
• 35. آینده IronLisp در NLP