آموزش جامع پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن در AI حضوری 2025

آموزش جامع پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن در AI دوره حضوری 2025

این دوره آموزش جامع پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن در AI به شما کمک می‌کند تا با استفاده از مدل‌های پیشرفته و ابزارهای قدرتمند، بتوانید داده‌های متنی را تحلیل کنید و مدل‌های هوشمند برای کاربردهای متنوع ایجاد نمایید. با تمرکز بر پروژه‌های عملی و استفاده از مدل‌های پیشرفته، شما می‌توانید به تخصص در زمینه NLP و پردازش زبان طبیعی دست یابید.

دانشگاه متاورس تمامی دوره‌های آموزشی در حوزه علوم کامپیوتری را ارائه می‌دهد. برای مشاهده این دوره‌ها بر روی لینک کلیک کنید.

ویژگی‌های دوره:

• آموزش جامع پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP) با تمرکز بر کاربردهای واقعی در هوش مصنوعی
• مناسب برای برنامه‌ نویسان، متخصصین داده و علاقه‌مندان به تحلیل داده‌های متنی و زبانی
• آموزش مبانی و تکنیک‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی، شامل مدل‌سازی زبان، تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی
• پروژه‌ محور با تمرکز بر پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی در زمینه تحلیل متن، چت‌بات‌ها و سیستم‌های توصیه‌گر
• استفاده از ابزارهای محبوب مانند NLTK، SpaCy، TensorFlow و Hugging Face Transformers
• آشنایی با مدل‌های پیشرفته مانند BERT، GPT و استفاده از تکنیک‌های جدید پردازش زبان در سال 2025

پیش‌نیازها:

• آشنایی با مبانی Python
• آشنایی مقدماتی با یادگیری ماشین
• آشنایی با جبر خطی و آمار پایه

برنامه‌ریزی زمانی دوره:

• مدت زمان آموزش: ۲ روز در هفته، هر روز ۳ ساعت
• مدت کل دوره: ۶ هفته
• کل ساعت آموزش: ۳۶ ساعت
• هزینه هر ساعت: ۲۵۰,۰۰۰ تومان
• هزینه کل دوره: ۹,۰۰۰,۰۰۰ تومان

سرفصل‌های دوره آموزش جامع پردازش زبان طبیعی (NLP) :

در ادامه سرفصل‌های این دوره را به طور جامع معرفی می‌کنیم. همراه ما باشید:

هفته اول: مبانی پردازش زبان طبیعی

جلسه اول (۳ ساعت):

• معرفی پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
• بررسی نحوه تعامل ماشین‌ها با زبان‌های انسانی
• آشنایی با ابزارهای NLP در Python مانند NLTK و SpaCy
• پروژه عملی: پیاده‌سازی پردازش پایه‌ای متن با NLTK و SpaCy

جلسه دوم (۳ ساعت):

• آشنایی با پیش‌ پردازش داده‌های متنی: توکن‌سازی (Tokenization)، حذف توقف‌ کلمات (Stop Words) و lemmatization
• نحوه پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌های متنی برای تحلیل
• پروژه عملی: پیش‌ پردازش مجموعه داده‌های متنی با استفاده از SpaCy

هفته دوم: بردارهای کلمات و مدل‌های زبانی

جلسه سوم (۳ ساعت):

• معرفی مفهوم بردارهای کلمات (Word Embeddings) و نحوه نمایش کلمات به صورت بردار
• آشنایی با Word2Vec و GloVe برای نمایش برداری کلمات
• پروژه عملی: پیاده‌سازی Word2Vec برای نمایش برداری کلمات در مجموعه داده‌های متنی

جلسه چهارم (۳ ساعت):

• بررسی مدل‌های زبان مبتنی بر شبکه‌های عصبی و استفاده از RNN و LSTM برای مدل‌سازی زبان
• آشنایی با مفهوم Seq2Seq و استفاده از آن در ترجمه ماشینی
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل Seq2Seq ساده برای ترجمه متن

هفته سوم: مدل‌های پیشرفته زبان و استفاده از Transformers

جلسه پنجم (۳ ساعت):

• معرفی مدل‌های Transformer و نحوه کارکرد آن‌ها در پردازش زبان طبیعی
• آشنایی با مدل‌های معروف مانند BERT و GPT
• پروژه عملی: استفاده از Hugging Face Transformers برای پیاده‌سازی BERT

جلسه ششم (۳ ساعت):

• آموزش Fine-Tuning مدل‌های BERT و GPT برای کاربردهای خاص
• نحوه بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های خاص
• پروژه عملی: Fine-Tuning یک مدل BERT برای تحلیل احساسات در متن

هفته چهارم آموزش جامع پردازش زبان طبیعی (NLP): تحلیل احساسات و چت‌بات‌ها

جلسه هفتم (۳ ساعت):

• تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و کاربردهای آن در داده‌های متنی
• استفاده از مدل‌های NLP برای شناسایی احساسات مثبت، منفی و خنثی در متن
• پروژه عملی: پیاده‌سازی مدل تحلیل احساسات برای بررسی نظرات کاربران

جلسه هشتم (۳ ساعت):

• معرفی چت‌بات‌ها و نحوه ساخت آن‌ها با استفاده از NLP
• بررسی ساختار چت‌بات‌ها و استفاده از RNN و LSTM برای مدیریت مکالمات
• پروژه عملی: ساخت یک چت‌بات ساده با استفاده از TensorFlow و NLP

هفته پنجم: سیستم‌های توصیه‌گر و خلاصه‌سازی متن

جلسه نهم (۳ ساعت):

• سیستم‌های توصیه‌گر و استفاده از داده‌های متنی برای توصیه‌گری
• بررسی الگوریتم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوای متنی و تعاملات کاربران
• پروژه عملی: پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر کتاب با استفاده از داده‌های متنی کاربران

جلسه دهم (۳ ساعت):

• خلاصه‌سازی متن و استخراج اطلاعات مهم از متون بلند
• بررسی تکنیک‌های Text Summarization با استفاده از NLP
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل خلاصه‌سازی خودکار متن با استفاده از مدل‌های Transformer

هفته ششم: پروژه نهایی و جمع‌بندی دوره

جلسه یازدهم (۳ ساعت):

• کار بر روی پروژه نهایی: انتخاب یک مسئله واقعی مرتبط با پردازش زبان طبیعی و پیاده‌سازی آن
• راهنمایی در انتخاب پروژه و اجرای مراحل مختلف آن
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل NLP پیشرفته برای حل مسئله‌ای واقعی

جلسه دوازدهم (۳ ساعت):

• ارائه پروژه‌های نهایی توسط شرکت‌کنندگان
• بررسی نتایج و جمع‌بندی دوره
• مرور بهترین روش‌ها برای ادامه یادگیری و تخصص در زمینه پردازش زبان طبیعی

ویژگی‌های جدید آموزش جامع پردازش زبان طبیعی (NLP) دوره حضوری 2025:

• استفاده از مدل‌های BERT و GPT: به‌کارگیری جدیدترین مدل‌های زبان طبیعی برای تحلیل و پردازش متن
• پیاده‌سازی چت‌بات‌ها و سیستم‌های توصیه‌گر: یادگیری ساخت سیستم‌های هوشمند برای تعامل با کاربران و ارائه توصیه‌ها
• کار با داده‌های واقعی متنی: استفاده از داده‌های واقعی برای پیاده‌سازی پروژه‌های تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی