مسترکلاس پردازش زبان طبیعی با پایتون - قدرت هوش مصنوعی زبان را آزاد سازید

آنچه یاد خواهید گرفت:

• تسلط به تکنیک‌های پیش‌پردازش داده: مهارت‌های لازم برای پاک‌سازی، توکن‌سازی و پیش‌پردازش داده متنی برای وظایف پردازش زبان طبیعی با پایتون و کتابخانه‌های ضروری را توسعه دهید.
• پیاده‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی: مهارت‌های لازم برای ساخت و استقرار مدل‌های مختلف پردازش زبان طبیعی، از جمله N-grams ،TF-IDF و تعبیه‌سازی کلمات را کسب کنید.
• کاربرد یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی: درک و پیاده‌سازی تکنیک‌های یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM) را یاد بگیرید.
• ایجاد اپلیکیشن‌های کاربردی پردازش زبان طبیعی: یاد بگیرید چگونه اپلیکیشن‌های کاربردی پردازش زبان طبیعی مانند خلاصه‌سازی متن، تحلیل احساسات و توصیه را طراحی و پیاده‌سازی کنید.

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه برنامه‌نویسی پایتون برای بهره‌مندی کامل از این دوره توصیه می‌شود. آشنایی با مفاهیم اساسی یادگیری ماشین نیز مفید است، اما الزامی نیست.

توضیحات دوره

آیا هرگز فکر کرده‌اید چگونه موتور جستجوی محبوب شما دقیقا می‌فهمد به دنبال چه چیزی هستید یا چگونه دستیارهای مجازی مانند سیری و الکسا فرمان‌های صوتی شما را درک می‌کنند؟ به دنیای شگفت‌انگیز پردازش زبان طبیعی (NLP) خوش‌آمدید؛ جایی که ماشین‌ها برای درک و تعامل با زبان انسانی آموزش می‌بینند.

در این دوره جامع پردازش زبان طبیعی با پایتون، شما را از اصول تا کاربردهای پیشرفته پردازش زبان طبیعی راهنمایی می‌کنیم و در هر مرحله همراه شما خواهیم بود. چه مبتدی باشید و چه برنامه‌نویسی با تجربه که به دنبال بررسی عمیق‌تر پردازش زبان طبیعی است، این دوره برای تجهیز شما به مهارت‌ها و دانش مورد نیاز برای موفقیت طراحی شده است.

بخش 1: آشنایی با پردازش زبان طبیعی

ما با اصول شروع می‌کنیم و اطمینان حاصل می‌کنیم شما درک کنید پردازش زبان طبیعی چیست و چرا در دنیای امروز اهمیت دارد. شما تاریخچه پردازش زبان طبیعی را بررسی کرده و کاربردهای متعدد آن از چت‌بات‌ها تا ترجمه‌های خودکار و فراتر را کشف خواهید کرد.

بخش 2: مفاهیم و تکنیک‌های اصلی

سپس، به سراغ مفاهیم و تکنیک‌های اصلی پردازش زبان طبیعی می‌رویم. در اینجا با انواع مختلف یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی و چگونگی کار با مجموعه داده‌های نمونه آشنا خواهید شد. ما کتابخانه‌های ضروری پایتون مانند NLTK را پوشش داده و چگونگی استفاده از آن‌ها در پروژه‌های پردازش زبان طبیعی را نشان خواهیم داد. همچنین، شما به عبارات منظم (Re) برای پاکسازی داده مسلط خواهید شد که یک مرحله حیاتی در آماده‌سازی داده متنی برای تحلیل است.

بخش 3: پیش‌پردازش داده

پردازش زبان طبیعی مؤثر با داده تمیز شروع می‌شود. در این بخش، تکنیک‌های پیش‌پردازش داده که نیاز دارید را بررسی خواهیم کرد. شما با توکن‌سازی، فرآیند تجزیه متن به واحدهای معنی‌دار آشنا می‌شوید و تفاوت‌های بین Stemming و Lemmatization را بررسی خواهید کرد. ما شما را در کل فرآیند پاکسازی داده راهنمایی خواهیم کرد تا مطمئن شویم برای مقابله با هر مجموعه داده‌ای به خوبی آماده‌اید.

بخش 4: N-gramها و مدل‌های زبانی

درک و پیاده‌سازی N-gramها برای بسیاری از کاربردهای پردازش زبان طبیعی حیاتی است. در اینجا، توضیح می‌دهیم N-gramها چه هستند و نقش آن‌ها در مدل‌سازی زبان چیست. شما استفاده از NLTK برای ایجاد و کار با N-gramها را نیز یاد خواهید گرفت و پایه محکمی برای مدل‌های پیشرفته‌تر پردازش زبان طبیعی خواهید ساخت.

بخش 5: تکنیک‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی

ما فراتر از مبانی می‌رویم و شما را با تکنیک‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی از جمله TF-IDF، تعبیه‌سازی کلمات و مدل‌های شبکه‌های عصبی مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی و LSTMها آشنا خواهیم کرد. این ابزارهای قدرتمند، به شما این امکان را می‌دهند که تحلیل متن پیچیده انجام داده و پیش‌بینی‌ها و بینش‌های دقیق‌تر تولید کنید.

بخش 6: اپلیکیشن‌های کاربردی

این دوره با اپلیکیشن‌های کاربردی پردازش زبان طبیعی به پایان می‌رسد. شما پروژه‌های واقعی مانند ابزارهای خلاصه‌سازی متن، سیستم‌های تحلیل احساسات و موتورهای توصیه را ایجاد خواهید کرد. در پایان این بخش، شما تجربه عملی ساخت اپلیکیشن‌های کاربردی پردازش زبان طبیعی را خواهید داشت که می‌توانند در حوزه‌های مختلف به کار گرفته شوند.

بخش 7: پروژه نهایی و Capstone

در بخش پایانی، شما تمام چیزهایی که آموخته‌اید را در یک پروژه Capstone به کار می‌گیرید. این پروژه شما را به چالش خواهد کشید تا یک راه‌حل جامع پردازش زبان طبیعی توسعه دهید که مهارت‌های شما را به نمایش می‌گذارد و یک مورد ارزشمند برای پورتفولیوی شما خواهد بود.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان داده آینده: افرادی که به دنبال تخصص در پردازش زبان طبیعی و افزایش مهارت‌های علم داده خود هستند.
• علاقه‌مندان به یادگیری ماشین: کسانی که به دنبال به کارگیری تکنیک‌های یادگیری ماشین در داده متنی و پردازش زبان هستند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: متخصصانی که به دنبال گنجاندن قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی در اپلیکیشن‌ها و پروژه‌های خود هستند.
• پژوهشگران و دانشگاهیان: پژوهشگرانی که می‌خواهند آخرین پیشرفت‌های پردازش زبان طبیعی را درک کنند و آن‌ها را در مطالعات خود به کار ببرند.
• کارآفرینان فناوری: نوآورانی که به دنبال توسعه محصولات یا خدمات جدیدی هستند که از فناوری‌های پردازش زبان طبیعی بهره می‌برند.