فلش‌کارت‌های آموزشی پردازش زبان طبیعی برای شناسایی هرزنامه (Spam Detection)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی برای شناسایی هرزنامه (Spam Detection)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. آشنایی با مفاهیم هرزنامه و روش‌های شناسایی
• 3. مجموعه داده‌های متنی و پیش‌پردازش آن‌ها
• 4. پاکسازی متن: حذف نویز و کاراکترهای اضافی
• 5. نرمال‌سازی متن: ریشه‌یابی و لماتیزاسیون
• 6. حذف کلمات پرتکرار (Stop Words Removal)
• 7. نمایش متنی: شمارش کلمات و TF-IDF
• 8. ساخت مدل‌های زبانی ساده
• 9. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین کلاسیک
• 10. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی متن
• 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای تشخیص هرزنامه
• 12. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 13. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت و بازیابی
• 14. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 17. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر و مدل‌های مبتنی بر توجه
• 18. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 20. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر برای طبقه‌بندی متن
• 21. مدل‌های BERT و کاربردهای آن در تشخیص هرزنامه
• 22. مدل‌های GPT و پتانسیل آن‌ها
• 23. مفاهیم جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 24. Word2Vec و GloVe
• 25. جاسازی‌های مبتنی بر مدل‌های ترنسفورمر
• 26. کاربرد جاسازی‌ها در مدل‌های هرزنامه‌یاب
• 27. مجموعه داده‌های هرزنامه فارسی
• 28. روش‌های جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های فارسی
• 29. چالش‌های پردازش زبان فارسی برای هرزنامه
• 30. فرهنگ لغت و واژگان تخصصی هرزنامه
• 31. شناسایی هرزنامه‌های چندزبانه
• 32. مفاهیم مهندسی ویژگی برای هرزنامه
• 33. استخراج ویژگی‌های متنی و غیرمتنی
• 34. ویژگی‌های مبتنی بر طول متن و تعداد علائم نگارشی
• 35. ویژگی‌های مبتنی بر کلمات کلیدی و عبارات خاص
• 36. ویژگی‌های مبتنی بر ساختار ایمیل (در صورت امکان)
• 37. مفاهیم یادگیری تقویتی در شناسایی هرزنامه (محدود به چارچوب مجاز)
• 38. معرفی سیستم‌های توصیه‌گر (در صورت ارتباط با موضوع و چارچوب)
• 39. ملاحظات امنیتی در پردازش داده‌های متنی
• 40. حفظ حریم خصوصی کاربران در آموزش مدل‌ها
• 41. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها (XAI)
• 42. کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری (با رعایت الزامات)
• 43. پیشگیری از حملات فیشینگ مبتنی بر متن
• 44. شناسایی بدافزارها از طریق تحلیل متنی (با رعایت الزامات)
• 45. تحلیل احساسات در متون (در صورت کاربرد محدود)
• 46. شناسایی اخبار جعلی و اطلاعات نادرست (با رعایت الزامات)
• 47. مدل‌سازی زبان برای تولید متن (با رعایت الزامات)
• 48. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در چارچوب اسلامی
• 49. بررسی متون دینی و فقهی مرتبط (با رعایت چارچوب)
• 50. کاربرد هوش مصنوعی در علوم اسلامی (با رعایت چارچوب)
• 51. اخلاق در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
• 52. استانداردهای داده و کیفیت در پروژه‌های NLP
• 53. مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین
• 54. پیاده‌سازی مدل‌های هرزنامه‌یاب در محیط عملیاتی
• 55. بهینه‌سازی مدل‌ها برای سرعت و کارایی
• 56. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف برای تشخیص هرزنامه
• 57. چالش‌های مداوم در شناسایی هرزنامه‌های پیشرفته
• 58. تکامل روش‌های شناسایی هرزنامه
• 59. کاربردهای پیشرفته NLP در تحلیل متنی
• 60. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی متنی
• 61. تکنیک‌های خوشه‌بندی متن
• 62. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در وب
• 63. تحلیل محتوای وب‌سایت‌ها (با رعایت الزامات)
• 64. شناسایی اسپم در موتورهای جستجو (با رعایت الزامات)
• 65. مفاهیم آماری در تحلیل متنی
• 66. آزمون‌های فرضیه در مقایسه مدل‌ها
• 67. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 68. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای تحلیل متن (در صورت ارتباط)
• 69. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی (با رعایت الزامات)
• 70. ارزیابی کیفی خروجی مدل‌های تولید متن
• 71. چالش‌های زبانی در پردازش متن فارسی
• 72. منابع داده‌های متنی رایگان و عمومی (با رعایت الزامات)
• 73. ابزارها و کتابخانه‌های متن‌باز برای NLP
• 74. محیط‌های توسعه برای پروژه‌های NLP
• 75. کاربرد NLP در تجزیه و تحلیل کسب‌وکار (با رعایت الزامات)
• 76. شناسایی الگوهای تکراری در متن
• 77. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در سامانه‌های آموزشی
• 78. کاربرد NLP در ارزیابی تکالیف متنی (با رعایت الزامات)
• 79. تحلیل گفتمان (Discourse Analysis) در متن
• 80. مفاهیم مربوط به مدل‌های آماری زبان
• 81. مدل‌های مخفی مارکوف (HMM) برای متن (محدود)
• 82. کاربرد NLP در مدیریت دانش (با رعایت الزامات)
• 83. پردازش زبان طبیعی و امنیت اطلاعات (با رعایت الزامات)
• 84. مفاهیم مربوط به یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
• 85. مدل‌سازی زبان برای تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 86. تحلیل شبکه واژگان
• 87. مفاهیم مربوط به پردازش زبان طبیعی در شبکه‌های اجتماعی (با رعایت الزامات)
• 88. کاربرد NLP در تحلیل اخبار (با رعایت الزامات)
• 89. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 90. استخراج اطلاعات از متن
• 91. مفاهیم مربوط به انطباق متنی (Text Alignment)
• 92. کاربرد NLP در پردازش اسناد قانونی (با رعایت الزامات)
• 93. مفاهیم مربوط به پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت (با رعایت الزامات)
• 94. مدل‌سازی زبان برای تشخیص الگوهای مضر (با رعایت الزامات)
• 95. تحلیل مولفه اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد متن
• 96. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در رباتیک (با رعایت الزامات)
• 97. کاربرد NLP در تحلیل بازخورد مشتریان (با رعایت الزامات)
• 98. مفاهیم مربوط به پردازش زبان طبیعی در حوزه مالی (با رعایت الزامات)
• 99. تحلیل کوواریانس (Covariance Analysis) در متن
• 100. مدل‌سازی زبان برای پیش‌بینی روندها (با رعایت الزامات)