دوره آموزشی مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)

این دوره به‌صورت کامل وارد دنیای Natural Language Processing (NLP) می‌شود و از مبانی ساده تا مفاهیم پیشرفته را پوشش می‌دهد.

در ابتدا با ابزار قدرتمند NLTK شروع می‌کنی و یاد می‌گیری چطور متن را پردازش، تمیزسازی و آماده‌سازی کنی. مفاهیمی مثل نمایش متن، استخراج ویژگی‌ها، تشخیص موضوع، عبارات منظم (Regex) و تحلیل احساسات در همین مرحله بررسی می‌شوند.

سپس وارد دنیای یادگیری عمیق با PyTorch می‌شوی و مدل‌هایی مثل طبقه‌بندی متن و مدل‌های sequence-to-sequence را یاد می‌گیری.

در ادامه، با ساختارهای مهمی که پشت مدل‌های زبانی بزرگ مثل ChatGPT، Claude و BERT هستند آشنا می‌شوی؛ یعنی Transformer Architecture.

در بخش‌های پیشرفته‌تر، تکنیک‌هایی مثل embedding، تحلیل معنایی، خوشه‌بندی اسناد و مدل‌سازی موضوعات بررسی می‌شوند.

در پایان، یاد می‌گیری چطور با استفاده از Hugging Face و LLMها، اپلیکیشن‌های واقعی NLP بسازی.

این دوره برای دانشمندان داده طراحی شده و نیازمند دانش پایه در ریاضیات، آمار و برنامه‌نویسی است.

🎯 اهداف یادگیری
توکن‌سازی متن (Tokenization)
نمایش متن (Text Representation)
One-Hot Encoding
مدل Bag of Words
محاسبه TF-IDF
پاک‌سازی متن (Text Cleaning)
Stemming در پردازش متن
Lemmatization در NLP
کار با Regular Expressions
تشخیص موجودیت‌ها (Named Entity Recognition)
خوشه‌بندی اسناد (Document Clustering)
مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
مدیریت Negation در متن
استفاده از Word Embeddings
درک مدل GloVe
مدل‌های RNN در PyTorch
مدل‌های GRU و LSTM
مدل‌های Sequence-to-Sequence
یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
تشخیص زبان (Language Detection)
درک معماری Transformer
کار با Large Language Models (LLMs)
استفاده از Hugging Face
ساخت اپلیکیشن‌های NLP
کاربرد LLM در وظایف زبانی
پردازش زبان طبیعی پیشرفته
تحلیل معنایی متن
مدل‌سازی زبان