کتاب صوتی آموزش جامع خلاصه‌سازی خودکار مقالات و متون وب با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی (Hugging Face) و پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع خلاصه‌سازی خودکار مقالات و متون وب با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی (Hugging Face) و پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های متنی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و استخراج دانش از وب

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل متن
• 3. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های ضروری پایتون
• 4. اصول و اخلاق در جمع‌آوری داده‌های وب
• 5. آشنایی با ساختار صفحات وب و زبان HTML
• 6. استخراج محتوای متنی از وب با کتابخانه Beautiful Soup
• 7. روش‌های پاک‌سازی داده‌های متنی و حذف نویز
• 8. پیش‌پردازش متون فارسی و انگلیسی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 9. مفهوم توکن‌بندی و تبدیل متن به اعداد
• 10. آشنایی با معماری ترنسفورمرها در هوش مصنوعی
• 11. کار با کتابخانه Hugging Face Transformers
• 12. آشنایی با مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 13. انتخاب مدل مناسب برای وظیفه خلاصه‌سازی
• 14. پیاده‌سازی مدل‌های خلاصه‌سازی انتزاعی و استخراجی
• 15. کار با مدل‌های چندزبانه برای پشتیبانی از زبان فارسی
• 16. تنظیم پارامترهای مدل برای کنترل طول خلاصه
• 17. ارزیابی کیفیت خلاصه‌های تولید شده با معیارهای کمی
• 18. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پردازش متون حجیم
• 19. مدیریت خطاهای رایج در استخراج و پردازش متن
• 20. طراحی خط لوله (Pipeline) برای خلاصه‌سازی خودکار
• 21. استخراج اطلاعات کلیدی از مقالات خبری
• 22. خلاصه‌سازی مستندات علمی و آموزشی
• 23. کاربرد خلاصه‌سازی در تحلیل محتوای وب‌سایت‌های رسمی
• 24. ذخیره‌سازی نتایج در پایگاه‌های داده استاندارد
• 25. تجسم‌سازی داده‌های متنی و تحلیل آماری کلمات
• 26. استفاده از مدل‌های سبک برای اجرا در محیط‌های کم‌توان
• 27. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های وب
• 28. رعایت حقوق مولف در استفاده از محتوا
• 29. پروژه عملی: پیاده‌سازی یک سامانه خلاصه‌ساز مقالات وب
• 30. توسعه و به‌روزرسانی مدل‌های خلاصه‌سازی مبتنی بر نیاز کاربر
• 31. اصول مستندسازی کدهای هوش مصنوعی
• 32. آشنایی با آینده هوش مصنوعی در تحلیل متون فارسی