آموزش NLP و یادگیری عمیق کاربردی: از متن تا شبکه‌های عصبی (بیش از 12 ساعت)

آنچه یاد خواهید گرفت:

• یادگیری تسک های هسته‌ای NLP مانند توکن‌سازی، ریشه‌یابی، Lemmatization، برچسب‌گذاری اجزای کلام و شناسایی موجودیت برای پیش‌پردازش مؤثر متن
• تبدیل متن به بردار با استفاده از متدهای One-Hot ،TF-IDF Bag of Words، N-gram و Word2Vec برای مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• درک و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی، شامل پرسپترون، ANN و پس‌انتشار همراه با مفاهیم ریاضی
• تسلط بر مفاهیم یادگیری عمیق مانند توابع فعال‌سازی، توابع خطا و تکنیک‌های بهینه‌سازی مانند SGD و Adam
• ساخت مدل‌های NLP و بینایی کامپیوتر با استفاده از CNNها و RNNها بر روی مجموعه داده‌ واقعی و با گردش کاری End-to-End

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه برنامه‌نویسی پایتون – شامل متغیرها، توابع و حلقه‌ها – برای همراهی با پیاده‌سازی‌های NLP و یادگیری عمیق.
• آشنایی با ریاضیات دبیرستان – به ویژه جبر خطی، احتمال و توابع – برای درک شبکه‌های عصبی و الگوریتم پس‌انتشار.
• علاقه به هوش مصنوعی، یادگیری ماشین یا علم داده – نیاز به تجربه قبلی در NLP یا یادگیری عمیق نیست؛ مفاهیم از پایه آموزش داده می‌شوند.

توضیحات دوره

این دوره برای هر فرد مشتاقی طراحی شده است که می‌خواهد به جهان جذاب پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری عمیق، دو حوزه از سریع‌ترین و پرتقاضاترین حوزه‌های صنعت هوش مصنوعی، شیرجه بزند. چه دانشجو باشید، چه یک فرد حرفه‌ای در حال کار که به دنبال ارتقای مهارت است یا یک دانشمند داده مشتاق، این دوره ابزارها و دانش ضروری را در اختیار شما قرار می‌دهد تا بفهمید ماشین‌ها چگونه زبان انسان را می‌خوانند، تفسیر می‌کنند و از آن می‌آموزند.

مدرس کار را با مبانی NLP آغاز می‌کند و از ابتدا با تکنیک‌های پیش‌پردازش متن مانند توکن‌سازی، ریشه‌یابی، Lemmatization، حذف کلمات توقف، برچسب‌گذاری اجزای کلام و تشخیص موجودیت نام‌دار شروع می‌کند. این تکنیک‌ها برای آماده‌سازی داده‌ متنی بدون ساختار حیاتی هستند و در کاربردهای هوش مصنوعی دنیای واقعی مانند چت‌بات‌ها، مترجم‌ها و موتورهای پیشنهاددهنده استفاده می‌شوند.

در ادامه، شما یاد خواهید گرفت که چگونه متن را با استفاده از روش‌هایی مانند Bag of Words ،TF-IDF، کدگذاری One-Hot ،N-Gram و توکارگذاری کلمات مانند Word2Vec به شکل عددی نمایش دهید. این نمایش‌ها پلی بین متن خام و مدل‌های یادگیری ماشین هستند.

با پیشرفت دوره، شما تجربه عملی با شبکه‌های عصبی کسب خواهید کرد و مفاهیمی مانند پرسپترون‌ها، توابع فعال‌سازی، الگوریتم پس‌انتشار و شبکه‌های چندلایه را درک خواهید کرد. همچنین مدرس CNNها (شبکه‌های عصبی کانولوشنی) را برای داده‌ فضایی و RNNها (شبکه‌های عصبی بازگشتی) را برای داده‌ ترتیبی مانند متن بررسی خواهد کرد.

این دوره از پایتون به عنوان زبان برنامه‌نویسی اصلی استفاده می‌کند و برای افراد مبتدی مناسب است و به هیچ تجربه قبلی در NLP یا یادگیری عمیق نیاز ندارد. در پایان، شما تجربه عملی ساخت مدل‌های End-to-End را خواهید داشت و اعتماد به نفس لازم برای به کارگیری مهارت‌های خود در پروژه‌های هوش مصنوعی دنیای واقعی یا دنبال کردن مسیرهای شغلی در یادگیری ماشین، علم داده، مهندسی هوش مصنوعی و موارد بیشتر را کسب خواهید کرد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشجویان علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات که به دنبال تخصص در حوزه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین یا NLP هستند.
• دانشجویان الکترونیک و مخابرات (ECE) که به پردازش سیگنال و کاربردهای هوش مصنوعی علاقه‌مندند.
• یادگیرندگان علم داده و ریاضیات کاربردی که قصد پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در سناریوهای واقعی را دارند.
• فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی یا علوم که قصد ارتقای مهارت یا تغییر شغل به حوزه‌های هوش مصنوعی، تحلیل داده یا توسعه نرم‌افزار را دارند.