آموزش NLP و توسعه پایتون - از کاربردهای پایه تا پیشرفته

آنچه یاد خواهید گرفت:

• اصول پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
• تکنیک‌های پیش‌پردازش متن مانند توکن‌سازی، stemming ،lemmatization و حذف stopwords
• متدهای استخراج ویژگی برای تبدیل متن به داده‌ عددی
• چگونه کتابخانه‌ها و ابزارهای ضروری NLP را نصب و راه‌اندازی کنیم؟
• پیاده‌سازی عملی مفاهیم NLP از طریق دموهای عملی
• ایجاد چت‌بات با استفاده از پایتون، شامل دیکشنری‌های بازتاب و اعتبارسنجی خروجی
• توسعه اپلیکیشن ماشین‌حساب GUI با استفاده از کتابخانه Tkinter پایتون
• آشنایی با یادگیری ماشین، مزایا و معایب آن
• استفاده از NumPy برای ایجاد آرایه‌ها، عملیات‌ها و دستکاری
• بررسی مصورسازی داده‌ با استفاده از Matplotlib و مدیریت داده‌ با Pandas
• تکنیک‌های یادگیری نظارت‌ شده و نظارت نشده با استفاده از Scikit-Learn
• کاربردهای واقعی مانند شناسایی چهره، طبقه‌بندی متن و تحلیل احساسات

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه از پایتون - درک مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی و تجربه کار با پایتون ضروری است.
• علاقه به NLP و یادگیری ماشین - علاقه‌ به پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین مفید خواهد بود.
• درک اولیه از مفاهیم برنامه‌نویسی - آشنایی با متغیرها، حلقه‌ها و توابع
• دسترسی به کامپیوتر - یک کامپیوتر با دسترسی به اینترنت برای دانلود ابزارها و کتابخانه‌های لازم
• راه‌اندازی محیط پایتون - دانش اولیه از راه‌اندازی محیط پایتون با استفاده از ابزارهایی مانند آناکوندا

توضیحات دوره

بخش 1 - مقدمه

در این بخش، دانشجویان با مفاهیم اولیه پردازش زبان طبیعی (NLP) آشنا خواهند شد. این سفر با آشنایی با NLP آغاز می‌شود که صحنه را برای درک اینکه چگونه ماشین‌ها می‌توانند زبان انسانی را تفسیر و پاسخ دهند، آماده می‌کند. دانشجویان درباره پیش‌پردازش متن یاد می‌گیرند، از جمله تکنیک‌هایی مانند جایگزینی مخفف‌ها، توکن‌سازی و حذف stop words که برای آماده‌سازی داده‌ متنی برای تحلیل ضروری هستند. استخراج ویژگی‌ برای کمک به دانشجویان در درک نحوه تبدیل متن به نمایش‌های عددی مناسب برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین پوشش داده خواهد شد. این بخش با جلسات عملی برای نصب ابزارها و کتابخانه‌های NLP به پایان می‌رسد، سپس یک دموی عملی برای تقویت مفاهیم آموخته شده ارائه می‌شود.

بخش 2 - مطالعه موردی پایتون - ایجاد چت‌بات

در این مطالعه موردی، دانشجویان دانش خود را در NLP به کار می‌برند تا یک چت‌بات با استفاده از پایتون ایجاد کنند. این پروژه با مقدمه و درک ابزارهای لازم، از جمله آناکوندا و NLTK آغاز می‌شود. دانشجویان یاد می‌گیرند چگونه دیکشنری‌های بازتاب و جفت‌ها را ایجاد کنند که کامپوننت‌های اساسی برای پاسخ‌های چت‌بات هستند. این بخش شامل مراحل مختلفی برای چک کردن و اصلاح خروجی است تا اطمینان حاصل شود که دانشجویان قادر به توسعه یک چت‌بات تابعی و تعاملی هستند. این پروژه عملی درک آنها از نحوه اعمال NLP در کاربردهای واقعی را تقویت می‌کند.

بخش 3 - مطالعه موردی GUI پایتون - ایجاد یک ماشین‌حساب

این بخش به توسعه رابط کاربری گرافیکی (GUI) با استفاده از پایتون می‌پردازد. دانشجویان با ایجاد پروژه‌ اپلیکیشن ماشین‌حساب، با مقدمه و توضیحات دقیق از محیط توسعه یکپارچه (IDE) شروع می‌کنند. آنها یاد می‌گیرند چگونه کتابخانه‌های لازم را ایمپورت کنند، از Tkinter برای توسعه GUI استفاده کنند و اجزای مختلفی مانند دکمه‌ها و ویجت‌ها را کدنویسی کنند. این بخش منطق پشت ماشین‌حساب، فراخوانی‌های تابع و پیاده‌سازی هر دو ماشین‌حساب ساده و علمی را پوشش می‌دهد. در پایان این بخش، دانشجویان درک جامعی از توسعه GUI پایتون و کاربردهای آن خواهند داشت.

نتیجه‌گیری

در طول دوره، دانشجویان دانش گسترده و تجربه عملی در پردازش زبان طبیعی (NLP)، ایجاد چت‌بات و توسعه GUI پایتون کسب خواهند کرد. با کار روی پروژه‌های واقعی، آنها نه تنها مفاهیم نظری را یاد می‌گیرند، بلکه این مفاهیم را در سناریوهای عملی اعمال می‌کنند که مهارت‌های حل مسئله و صلاحیت فنی آنها را تقویت می‌کند. این دوره جامع طراحی شده تا دانشجویان را با ابزارها و تکنیک‌های لازم برای موفقیت در زمینه یادگیری ماشین و توسعه اپلیکیشن تجهیز کند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان مشتاق داده - افرادی که به دنبال ایجاد شغل در علم داده و یادگیری ماشین هستند.
• برنامه‌نویسان پایتون - توسعه‌دهندگان پایتون که به دنبال گسترش مهارت‌های خود به NLP و یادگیری ماشین هستند.
• تحلیلگران داده - حرفه‌ای‌هایی که به دنبال ارتقای مهارت‌های تحلیل داده خود با تکنیک‌های پیشرفته هستند.
• دانشجویان - دانشجویان علوم کامپیوتر و مهندسی که به یادگیری درباره NLP و یادگیری ماشین علاقه‌مند هستند.
• علاقه‌مندان به هوش مصنوعی - کسی که به هوش مصنوعی و NLP علاقه‌مند است.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار - توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند قابلیت‌های NLP را در اپلیکیشن‌های خود یکپارچه کنند.
• پژوهشگران - دانشگاهیان و پژوهشگرانی که به دانش عملی از NLP و یادگیری ماشین برای کار خود نیاز دارند.
• کارآفرینان فناوری - کارآفرینانی که به دنبال پیاده‌سازی راه‌حل‌های یادگیری ماشین در استارتاپ‌های خود هستند.
• حرفه‌ای‌های IT - حرفه‌ای‌های IT که به دنبال ارتقای مهارت‌ها و انتقال به نقش‌های علم داده هستند.
• خودآموزان - افرادی که انگیزه دارند تا درباره فناوری‌های پیشرفته در NLP و یادگیری ماشین به صورت مستقل یاد بگیرند.