کتاب صوتی زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و کاربرد مفاهیم مربوط به پردازش زبان طبیعی کاربردی در مهندسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و کاربرد مفاهیم مربوط به پردازش زبان طبیعی کاربردی در مهندسی

موضوع کلی: آموزش زبان‌های خارجی

موضوع میانی: زبان در حوزه مهندسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با دوره: اهداف و چشم‌انداز
• 2. اهمیت زبان انگلیسی در حوزه مهندسی و فناوری
• 3. واژگان تخصصی مهندسی: مبانی و ساختار
• 4. درک گرامر کاربردی برای متون فنی مهندسی (Part 1)
• 5. درک گرامر کاربردی برای متون فنی مهندسی (Part 2)
• 6. انواع ساختار جملات در متون علمی و فنی
• 7. مهارت‌های خواندن: درک مطلب سریع و دقیق متون مهندسی
• 8. تحلیل اجزای اصلی مقالات و گزارش‌های فنی
• 9. اصطلاحات رایج در اسناد طراحی و مستندات پروژه
• 10. مبانی جمع‌آوری و خلاصه‌سازی اطلاعات از منابع انگلیسی
• 11. معرفی مهندسی سیستم‌ها و نقش زبان در آن
• 12. آشنایی با چرخه عمر توسعه نرم‌افزار (SDLC)
• 13. مفاهیم داده، اطلاعات و دانش در مهندسی
• 14. مقدمه‌ای بر ارتباط انسان و ماشین در بستر مهندسی
• 15. چالش‌های زبانی در همکاری‌های بین‌المللی مهندسی
• 16. پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟ مقدمه و کاربردها
• 17. تاریخچه و تحولات کلیدی در NLP
• 18. سطوح تحلیل زبان: از آواشناسی تا کاربردشناسی
• 19. واژگان و اصطلاحات کلیدی در NLP
• 20. پیکره‌های متنی (Corpora): تعریف، انواع و کاربردها
• 21. ابزارهای اولیه NLP: معرفی و نصب
• 22. پیش‌پردازش متن (Text Preprocessing): توکنایزیشن (Tokenization)
• 23. پیش‌پردازش متن: نرمال‌سازی (Normalization) و حروف کوچک‌سازی
• 24. پیش‌پردازش متن: حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 25. پیش‌پردازش متن: ریشه‌یابی (Stemming) و لیماتیزیشن (Lemmatization)
• 26. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging - POS Tagging)
• 27. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 28. تحلیل وابستگی (Dependency Parsing) و ساختار جمله
• 29. گرامر مستقل از متن (Context-Free Grammars - CFG)
• 30. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): مفاهیم پایه
• 31. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای NLP
• 32. ویژگی‌سازی متن (Text Feature Extraction): Bag-of-Words
• 33. ویژگی‌سازی متن: TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
• 34. مدل‌های زبان آماری (Statistical Language Models)
• 35. مدل‌های N-gram و کاربرد آنها
• 36. ارزیابی مدل‌های NLP: معیارهای اولیه
• 37. معرفی کتابخانه‌های NLTK و SpaCy در پایتون
• 38. کار با داده‌های متنی ساختاریافته و بدون ساختار
• 39. استخراج اطلاعات ساده (Simple Information Extraction)
• 40. مروری بر رویکردهای Rule-Based و Statistical در NLP
• 41. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning) برای NLP
• 42. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks) در NLP
• 43. بردارهای کلمه (Word Embeddings): مقدمه
• 44. Word2Vec: آموزش و کاربردها
• 45. GloVe و FastText: معرفی و مقایسه
• 46. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNNs)
• 47. مشکلات RNNها: vanishing و exploding gradients
• 48. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (Long Short-Term Memory - LSTMs)
• 49. شبکه‌های عصبی دروازه‌ای برگشتی (Gated Recurrent Units - GRUs)
• 50. شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks - CNNs) در NLP
• 51. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در شبکه‌های عصبی
• 52. معرفی معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
• 53. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs): BERT
• 54. مدل‌های LLM: GPT-3 و مدل‌های مولد دیگر
• 55. فاین تیونینگ (Fine-tuning) مدل‌های LLM برای وظایف خاص
• 56. ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
• 57. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization): Extractive و Abstractive
• 58. ترجمه ماشینی عصبی (Neural Machine Translation - NMT)
• 59. تشخیص گفتار (Speech Recognition) و سنتز گفتار (Speech Synthesis)
• 60. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling): Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• 61. استخراج دانش از متن: ساخت گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)
• 62. تشخیص ناهنجاری در داده‌های متنی
• 63. طبقه‌بندی متن پیشرفته (Advanced Text Classification)
• 64. خوشه‌بندی متن (Text Clustering)
• 65. استخراج رابطه‌ها (Relation Extraction) از متون
• 66. تحلیل استدلال (Argument Mining)
• 67. تولید متن شرطی (Conditional Text Generation)
• 68. مدل‌سازی مکالمه (Conversational AI): چت‌بات‌ها و دستیاران صوتی
• 69. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در NLP
• 70. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) در NLP
• 71. شناسایی مسائل مهندسی که می‌توان با NLP حل کرد
• 72. تحلیل نیازمندی‌ها (Requirements Analysis) با NLP
• 73. مدیریت اسناد مهندسی (Engineering Document Management) با NLP
• 74. کاربرد NLP در تحلیل گزارش‌های خطا و نگهداری (Fault Reports & Maintenance)
• 75. استخراج دانش از مستندات فنی و راهنماهای کاربری
• 76. NLP در تشخیص و پیش‌بینی نقص در سیستم‌های مهندسی
• 77. تحلیل زبان طبیعی در فرآیند طراحی و مهندسی
• 78. استفاده از NLP برای تحلیل بازخورد مشتریان مهندسی (Customer Feedback)
• 79. کاربرد NLP در توسعه نرم‌افزار: تحلیل کد و مستندات
• 80. تولید خودکار مستندات فنی از کد یا مدل‌ها
• 81. NLP در سیستم‌های توصیه‌گر برای مهندسان
• 82. پایش شبکه‌های اجتماعی برای روندهای مهندسی
• 83. تحلیل اسناد حقوقی و قراردادی در پروژه‌های مهندسی
• 84. کاربرد NLP در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
• 85. پردازش زبان طبیعی در مهندسی پزشکی و سلامت
• 86. NLP در امنیت سایبری: تحلیل لاگ‌ها و هشدارها
• 87. ارزیابی ریسک پروژه با استفاده از تحلیل متون
• 88. ساخت سیستم‌های جستجوی معنایی برای داده‌های مهندسی
• 89. NLP برای بهبود قابلیت اطمینان و ایمنی (Reliability & Safety)
• 90. جمع‌آوری و حاشیه‌نویسی (Annotation) داده‌های مهندسی برای NLP
• 91. انتخاب مدل مناسب NLP برای مسائل خاص مهندسی
• 92. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های NLP در محیط مهندسی
• 93. پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های NLP در سیستم‌های مهندسی
• 94. مقیاس‌پذیری (Scalability) و کارایی (Performance) سیستم‌های NLP مهندسی
• 95. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data) در NLP مهندسی
• 96. ملاحظات اخلاقی در کاربرد NLP مهندسی
• 97. تعصبات (Bias) در مدل‌های NLP و روش‌های مقابله با آن
• 98. آینده NLP در حوزه مهندسی و روندهای نوظهور
• 99. کاربرد NLP در صنعت 4.0 و شهرهای هوشمند
• 100. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم NLP کاربردی در مهندسی