فلش‌کارت‌های آموزشی هوش زبانی: استخراج و تحلیل داده‌های متنی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش زبانی: استخراج و تحلیل داده‌های متنی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان و گفتار

موضوع میانی: استخراج موجودیت‌های نام‌برده و تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش زبانی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های متنی
• 3. پیش‌پردازش داده‌های متنی: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 4. توکن‌سازی و تقسیم‌بندی متن
• 5. ریشه‌یابی کلمات در زبان فارسی
• 6. برچسب‌زنی اجزای گفتار (POS Tagging)
• 7. مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها
• 8. نماینده‌سازی متون: روش‌های Bag-of-Words و TF-IDF
• 9. مقدمه‌ای بر بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 10. مدل Word2Vec و کاربردهای آن
• 11. مدل GloVe و مقایسه با Word2Vec
• 12. مدل FastText و ویژگی‌های آن
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد در پردازش زبان
• 14. شبکه‌های LSTM و حل مشکل محوشدگی گرادیان
• 15. شبکه‌های GRU و مزایای آن‌ها
• 16. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
• 17. مدل‌های ترانسفورمر و معماری آن‌ها
• 18. بررسی مدل BERT و کاربردهای آن
• 19. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای وظایف خاص
• 20. خلاصه‌سازی متن: روش‌های استخراجی و انتزاعی
• 21. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 22. تحلیل احساسات در متون فارسی
• 23. دسته‌بندی متون: روش‌های سنتی و مبتنی بر یادگیری ماشین
• 24. تشخیص زبان و کاربردهای آن
• 25. مدل‌های موضوعی (Topic Modeling): Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• 26. تحلیل هم‌وقوعی (Collocation Analysis)
• 27. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 28. تحلیل شبکه‌های معنایی
• 29. پرسش و پاسخ ماشین (Question Answering)
• 30. تولید متن: مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 31. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 32. مترجمه ماشینی: روش‌ها و چالش‌ها
• 33. خوشه‌بندی متون: روش‌های مختلف و کاربردها
• 34. تحلیل روند (Trend Analysis) در متون
• 35. جستجوی معنایی (Semantic Search)
• 36. تشخیص اخبار جعلی (Fake News Detection)
• 37. تحلیل نظرات مشتریان (Customer Feedback Analysis)
• 38. استخراج اطلاعات از متون حقوقی
• 39. پردازش زبان طبیعی در حوزه پزشکی
• 40. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و داده‌های متنی
• 41. کاربردهای پردازش زبان طبیعی در بازاریابی
• 42. تحلیل داده‌های متنی برای پیش‌بینی رفتار کاربران
• 43. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای پردازش زبان طبیعی
• 44. استفاده از کتابخانه‌های NLTK و spaCy
• 45. کاربرد کتابخانه Gensim در مدل‌سازی موضوعی