🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: ساخت ابزارهای خودکار برای ارزیابی و رتبه‌بندی متون آموزشی با NLP

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر ارزیابی خودکار متون آموزشی
• 2. اهمیت و کاربردهای NLP در صنعت آموزش
• 3. مروری بر ابزارها و چالش‌های موجود
• 4. مفاهیم پایه برنامه‌نویسی پایتون برای NLP
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (Python, Jupyter, VS Code)
• 6. کار با کتابخانه‌های اصلی پایتون: NumPy و Pandas
• 7. پردازش زبان طبیعی چیست؟ تاریخچه و مفاهیم کلیدی
• 8. آشنایی با کتابخانه‌های معروف NLP: NLTK و SpaCy
• 9. اولین پروژه: تحلیل ساده یک متن آموزشی
• 10. تعریف معیارهای ارزیابی: خوانایی، وضوح و انسجام
• 11. تعریف معیارهای رتبه‌بندی: مرتبط بودن و عمق محتوا
• 12. انواع متون آموزشی: از مقالات تا کتاب‌های درسی
• 13. آشنایی با پایپ‌لاین (Pipeline) استاندارد در پروژه‌های NLP
• 14. جمع‌آوری دادگان (Dataset) اولیه برای پروژه
• 15. اخلاق در NLP: سوگیری (Bias) و انصاف در ارزیابی خودکار
• 16. روش‌های جمع‌آوری متن: وب‌اسکرپینگ و API
• 17. استفاده از کتابخانه BeautifulSoup برای استخراج متن از وب
• 18. کار با APIها برای دریافت متون آموزشی
• 19. پاک‌سازی متن: حذف تگ‌های HTML و کاراکترهای اضافی
• 20. پیش‌پردازش متن: یکسان‌سازی (Normalization)
• 21. توکنایزیشن (Tokenization): شکستن متن به جملات و کلمات
• 22. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 23. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) با NLTK
• 24. لماتایزیشن (Lemmatization) با SpaCy
• 25. تفاوت Stemming و Lemmatization و کاربرد هرکدام
• 26. تشخیص و پردازش علائم نگارشی
• 27. کار با عبارات باقاعده (Regular Expressions) برای پاک‌سازی پیشرفته
• 28. ساخت یک پایپ‌لاین پیش‌پردازش قابل استفاده مجدد
• 29. ذخیره‌سازی و مدیریت دادگان پاک‌سازی‌شده
• 30. بررسی کیفیت داده‌ها پس از پیش‌پردازش
• 31. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای متن
• 32. مدل کیسه کلمات (Bag-of-Words)
• 33. پیاده‌سازی BoW با Scikit-learn
• 34. مفهوم TF (Term Frequency)
• 35. مفهوم IDF (Inverse Document Frequency)
• 36. برداری‌سازی متن با TF-IDF
• 37. پیاده‌سازی TF-IDF و تحلیل نتایج
• 38. محدودیت‌های مدل‌های مبتنی بر شمارش کلمات
• 39. مقدمه‌ای بر بازنمایی توزیعی کلمات (Word Embeddings)
• 40. معماری و منطق مدل Word2Vec
• 41. آموزش مدل Word2Vec بر روی دادگان آموزشی
• 42. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده Word2Vec
• 43. آشنایی با مدل GloVe
• 44. برداری‌سازی اسناد (Document Embeddings) با Doc2Vec
• 45. مقایسه BoW، TF-IDF و Word Embeddings
• 46. ارزیابی خوانایی متن: شاخص Flesch-Kincaid
• 47. پیاده‌سازی الگوریتم‌های خوانایی‌سنجی
• 48. تحلیل پیچیدگی واژگان (Lexical Complexity)
• 49. تحلیل ساختار گرامری و پیچیدگی جمله
• 50. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 51. الگوریتم تخصیص پنهان دیریکله (LDA)
• 52. پیاده‌سازی LDA برای کشف موضوعات در متون آموزشی
• 53. ارزیابی و تفسیر مدل‌های موضوعی
• 54. طبقه‌بندی متن (Text Classification) برای ارزیابی
• 55. استفاده از الگوریتم Naive Bayes برای طبقه‌بندی سطح دشواری
• 56. استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی
• 57. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت و ماتریس درهم‌ریختگی
• 58. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در متون آموزشی
• 59. خوشه‌بندی (Clustering) متون برای یافتن گروه‌های مشابه
• 60. تشخیص تشابه متون (Text Similarity) با کسینوس شباهت
• 61. استخراج کلمات کلیدی (Keyword Extraction)
• 62. خلاصه‌سازی خودکار متن (Automatic Summarization)
• 63. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری‌شده (NER) در متون تخصصی
• 64. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 65. ترکیب معیارها: ساخت یک امتیاز اولیه برای ارزیابی
• 66. محدودیت‌های یادگیری ماشین کلاسیک در NLP
• 67. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 68. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش توالی
• 69. مشکل محوشدگی گرادیان و شبکه‌های LSTM
• 70. پیاده‌سازی یک مدل LSTM برای طبقه‌بندی متن
• 71. شبکه‌های GRU و مقایسه با LSTM
• 72. مفهوم مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 73. معماری ترنسفورمرها (Transformers): انقلابی در NLP
• 74. آشنایی با مدل BERT و معماری آن
• 75. استفاده از مدل‌های BERT از پیش آموزش‌دیده
• 76. مفهوم Fine-tuning: تنظیم دقیق BERT برای وظیفه خاص
• 77. Fine-tuning مدل BERT برای ارزیابی انسجام متن
• 78. استخراج Embeddingهای متنی پیشرفته با BERT
• 79. مقایسه عملکرد BERT با مدل‌های کلاسیک
• 80. آشنایی با دیگر مدل‌های ترنسفورمر (GPT, RoBERTa)
• 81. طراحی معماری سیستم ارزیابی و رتبه‌بندی
• 82. ساخت پایپ‌لاین پردازش ورودی کاربر
• 83. تجمیع امتیازها: ترکیب معیارهای خوانایی، موضوعی و معنایی
• 84. وزن‌دهی به معیارهای مختلف ارزیابی
• 85. توسعه یک الگوریتم رتبه‌بندی (Ranking Algorithm)
• 86. ساخت یک API ساده با Flask برای سرویس‌دهی مدل
• 87. ساخت یک API پیشرفته‌تر با FastAPI
• 88. کار با ورودی‌ها و خروجی‌های JSON در API
• 89. آشنایی با پایگاه‌های داده برای ذخیره نتایج
• 90. اتصال سیستم به پایگاه داده (مانند SQLite یا PostgreSQL)
• 91. ساخت یک رابط کاربری وب ساده با HTML و CSS
• 92. اتصال رابط کاربری به API با جاوا اسکریپت
• 93. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای پاسخ‌دهی سریع
• 94. مدیریت خطاها و موارد استثنا در سیستم
• 95. تست و ارزیابی نهایی کل سیستم
• 96. کانتینرسازی برنامه با Docker
• 97. استقرار (Deployment) برنامه بر روی یک سرویس ابری (Cloud)
• 98. تحلیل و شناسایی سوگیری (Bias) در مدل نهایی
• 99. چالش‌های ارزیابی خودکار و محدودیت‌های سیستم
• 100. مسیرهای آینده: یادگیری تقویتی و مدل‌های چندوجهی در آموزش