کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش زبان طبیعی (NLP) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش زبان طبیعی (NLP) - 100 سرفصل:
• 2. آشنایی با پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
• 3. مروری بر مفاهیم پایه علوم کامپیوتر
• 4. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 5. نصب و راه‌اندازی پایتون و ابزارهای مورد نیاز NLP
• 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های NumPy و SciPy
• 7. آشنایی با کتابخانه Pandas و کار با داده‌ها
• 8. مقدمه‌ای بر کتابخانه Matplotlib برای تجسم داده‌ها
• 9. مفاهیم اولیه مدل‌سازی زبانی
• 10. آشنایی با توکن‌سازی (Tokenization)
• 11. مروری بر روش‌های پاک‌سازی متن (Text Cleaning)
• 12. آشنایی با Stemming و Lemmatization
• 13. مفاهیم N-gram و مدل‌های زبانی N-gram
• 14. آشنایی با مفهوم Vector Space Model
• 15. مقدمه‌ای بر Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 16. آشنایی با کتابخانه Gensim
• 17. کاربرد Word Embeddings در NLP
• 18. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
• 19. آشنایی با مدل‌های طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 20. مروری بر مدل‌های رگرسیون برای NLP
• 21. آشنایی با اعتبار سنجی مدل (Model Evaluation)
• 22. مقدمه‌ای بر کتابخانه Scikit-learn
• 23. استفاده از Scikit-learn برای طبقه‌بندی متن
• 24. مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی
• 25. آشنایی با شبکه‌های عصبی Feedforward
• 26. مقدمه‌ای بر کتابخانه TensorFlow
• 27. نصب و راه‌اندازی TensorFlow
• 28. ساخت مدل‌های ساده با TensorFlow
• 29. آشنایی با مفهوم backpropagation
• 30. آشنایی با بهینه‌سازها (Optimizers)
• 31. مقدمه‌ای بر کتابخانه Keras
• 32. ساخت مدل‌های عصبی با Keras
• 33. آشنایی با مفهوم Regularization
• 34. مقدمه‌ای بر پردازش موازی و محاسبات توزیع‌شده
• 35. آشنایی با معماری CPU و GPU
• 36. مقدمه‌ای بر CUDA و OpenCL
• 37. مفاهیم پایه محاسبات سطح بالا
• 38. آشنایی با MPI (Message Passing Interface)
• 39. آشنایی با OpenMP
• 40. مقدمه‌ای بر سیستم‌های فایل توزیع‌شده
• 41. آشنایی با Hadoop و MapReduce
• 42. آشنایی با Spark
• 43. پردازش موازی با پایتون
• 44. آشنایی با کتابخانه multiprocessing پایتون
• 45. بهینه‌سازی کد پایتون برای محاسبات
• 46. آشنایی با Profiling و Memory Management
• 47. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها و ساختارهای داده
• 48. استفاده از GPU برای شتاب‌دهی NLP
• 49. نصب و تنظیم TensorFlow با GPU
• 50. بهینه‌سازی مدل‌های NLP برای GPU
• 51. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 52. آشنایی با LSTM و GRU
• 53. ساخت مدل‌های RNN با Keras
• 54. آشنایی با مدل‌های Seq2Seq
• 55. کاربرد RNN در ترجمه ماشینی
• 56. آشنایی با Attention Mechanism
• 57. مقدمه‌ای بر Transformer Networks
• 58. ساخت مدل Transformer با TensorFlow
• 59. کاربرد Transformer در NLP
• 60. آشنایی با Bert و سایر مدل‌های Pre-trained
• 61. Fine-tuning مدل‌های Pre-trained
• 62. استفاده از مدل‌های Pre-trained برای کارهای مختلف NLP
• 63. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی برای HPC (C/C++, Fortran)
• 64. مفاهیم بهینه‌سازی کد در C/C++ برای HPC
• 65. آشنایی با OpenCL و CUDA C/C++
• 66. استفاده از MPI برای محاسبات NLP توزیع‌شده
• 67. استفاده از Spark برای پردازش داده‌های بزرگ NLP
• 68. بهینه‌سازی Spark برای NLP
• 69. آشنایی با محیط‌های محاسباتی ابری (AWS, Google Cloud, Azure)
• 70. استفاده از سرویس‌های ابری برای NLP
• 71. مقایسه عملکرد سخت‌افزارها برای NLP
• 72. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای پروژه‌های NLP
• 73. آشنایی با معماری Tensor Processing Units (TPUs)
• 74. استفاده از TPUs برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 75. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی NLP (NLTK, spaCy)
• 76. مقایسه و انتخاب کتابخانه‌های NLP
• 77. استفاده از spaCy برای پردازش سریع متن
• 78. آشنایی با pipeline های NLP
• 79. طراحی و پیاده‌سازی pipeline های NLP
• 80. آشنایی با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 81. مفاهیم scaling در مدل‌های زبان
• 82. آموزش مدل‌های زبان بزرگ
• 83. کاربرد LLMs در tasks مختلف NLP
• 84. آشنایی با اخلاق و bias در NLP
• 85. ارزیابی عملکرد مدل‌های NLP در مقیاس بزرگ
• 86. بهینه‌سازی هزینه محاسباتی در NLP
• 87. مدیریت و سازماندهی پروژه‌های NLP
• 88. ابزارهای version control (Git)
• 89. مستندسازی پروژه‌های NLP
• 90. انتشار و استقرار مدل‌های NLP
• 91. مقدمه‌ای بر Reinforcement Learning در NLP
• 92. کاربرد Reinforcement Learning در NLP
• 93. آینده NLP و محاسبات
• 94. چالش‌های پیش رو در محاسبات NLP
• 95. نقش HPC در آینده NLP
• 96. در ادامه 5 سرفصل اضافی پیشنهادی که با سرفصل‌های قبلی متفاوت هستند:
• 97. پیش‌پردازش و نرمال‌سازی متن (مانند حذف کلمات توقف، ریشه‌یابی و لماتیزاسیون)
• 98. استفاده از عبارات منظم (Regular Expressions) برای استخراج الگوهای متنی
• 99. مقدمه‌ای بر کتابخانه NLTK برای وظایف پایه NLP
• 100. مفهوم بردارسازی متن: Bag-of-Words و TF-IDF