آموزش پردازش زبان طبیعی (NLP) - آخرین آپدیت

دانلود Natural Language Processing

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: آیا کنجکاو هستید که بدانید چت‌بات‌ها چگونه گفتگو می‌کنند یا ChatGPT چگونه پاسخ‌های انسان‌گونه تولید می‌کند؟ این دوره آموزشی در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP)، دروازه ورود شما به دنیای شگفت‌انگیز تلاقی زبان و هوش مصنوعی است. این دوره که برای دانشجویان و متخصصان طراحی شده، تئوری‌های اساسی را با تجربه عملی ترکیب می‌کند تا شما را به مهارت‌های لازم برای ساخت سیستم‌های زبانی هوشمند مجهز کند. ما با رمزگشایی از پیچیدگی‌های زبان و چرایی دشواری آموزش درک آن به ماشین‌ها شروع می‌کنیم. شما با سازوکارهای درونی درک زبان طبیعی (NLU) و تولید زبان طبیعی (NLG) آشنا خواهید شد، کاربردهای واقعی NLP را بررسی می‌کنید و در ترندهای فعلی مانند مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و سیستم‌های مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer) غوطه‌ور می‌شوید. در ادامه، با تمرین عملی، تکنیک‌های اصلی NLP مانند توکن‌گذاری (Tokenization)، ریشه‌یابی (Stemming)، لِماتیزاسیون (Lemmatization) و بخش‌بندی جملات را یاد خواهید گرفت. شما در روش‌های مبتنی بر بردار مانند Bag of Words و TF-IDF مهارت پیدا کرده و سپس به سراغ جاسازی‌های کلمات (Word Embeddings) قدرتمند مانند Word2Vec، Skip-gram و GloVe خواهید رفت. با پیشرفت در دوره، مدل‌های زبانی خواهید ساخت، شبکه‌های عصبی ساده را آموزش خواهید داد و ابزارهای پیشرفته در زمینه برچسب‌گذاری نقش کلمات (POS Tagging)، تجزیه نحوی (Syntactic Parsing) و تحلیل معنایی را بررسی خواهید کرد. حتی با دانش گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) و رفع ابهام معنایی کلمات نیز آشنا می‌شوید. در پایان، شما آماده خواهید بود تا در دنیای در حال تحول NLP نوآوری کنید. فارغ‌التحصیلان این دوره می‌توانند در نقش‌هایی نظیر مهندس NLP، مهندس یادگیری ماشین یا دانشمند داده با تمرکز بر فناوری‌های زبانی فعالیت کنند. فرصت‌های شغلی نیز در زمینه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند چت‌بات‌ها، دستیاران صوتی، تحلیل احساسات و بازیابی اطلاعات وجود دارد. یادگیرندگان پیشرفته می‌توانند مسیرهای شغلی در تحقیق، Fine-tuning مدل‌های بزرگ (LLM) یا توسعه گراف‌های دانش را دنبال کنند. آیا آماده هستید تا قدرت مهارت‌های پیشرفته NLP را آزاد کنید؟ در این سفر هیجان‌انگیز به دنیای زبان، هوش مصنوعی و پردازش هوشمند داده‌ها به ما بپیوندید!

سرفصل ها و درس ها

مقدمه دوره Course Introduction

  • مقدمه دوره Course Introduction

  • ملاقات با مدرس: پروفسور دکتر چتانا گاوانکار Meet Your Instructor: Prof. Dr. Chetana Gavankar

آشنایی با پردازش زبان طبیعی Introduction to Natural Language Processing

  • تعریف NLP NLP Definition

  • کاربردهای NLP NLP Applications

  • چرا NLP دشوار است؟ Why NLP is Hard?

  • درک زبان طبیعی (NLU) Natural Language Understanding

  • سطوح درک زبان Levels of Language Understanding

  • تولید زبان طبیعی (NLG) Natural Language Generation

  • سازماندهی سیستم NLP Organisation of NLP System

  • ارزیابی درونی در مقابل بیرونی Intrinsic vs. Extrinsic Evaluation

  • چالش‌ها در ارزیابی Challenges in Evaluation

  • مرور ابزارهای NLP NLP Tools Overview

  • دموی ابزارهای NLP Demo of NLP Tools

  • توسعه اپلیکیشن پایه NLP با استفاده از ابزارها Basic NLP Application Development Using NLP Tools

  • جمع‌بندی ماژول Module Wrap-Up

پیش‌پردازش و تحلیل متن در NLP Text Preprocessing and Analysis in NLP

  • عبارات با قاعده (Regular Expressions) Regular Expressions

  • کلمات و پیکره‌ها (Corpora) Words and Corpora

  • بخش‌بندی جملات Sentence Segmentation

  • دموی کد بخش‌بندی Code Demo Segmentation

  • توکن‌گذاری (Tokenization) Tokenization

  • روش‌های توکن‌گذاری Tokenization Methods

  • دموی کد توکن‌گذاری Code Demo Tokenization

  • نرمال‌سازی Normalization

  • دموی کد نرمال‌سازی Code Demo Normalization

  • ریشه‌یابی (Stemming) Stemming

  • دموی کد ریشه‌یابی Code Demo Stemming

  • لِماتیزاسیون (Lemmatization) Lemmatization

  • دموی کد لِماتیزاسیون Code Demo Lemmatization

  • جمع‌بندی ماژول Module Wrap-Up

معناشناسی برداری Vector Semantics

  • معناشناسی لغوی Lexical Semantics

  • چرا بردارها؟ Why Vectors?

  • کلمات و بردارها Word and Vectors

  • مدل کیسه کلمات (Bag of Words) Bag of Words

  • محاسبه شباهت کلمات Computing Word Similarity

  • شباهت کسینوسی Cosine Similarity

  • مثال شباهت کسینوسی Cosine Similarity Example

  • بسامد کلمه (Term Frequency) Term Frequency

  • بسامد معکوس اسناد (IDF) Inverse Document Frequency

  • TF-IDF TF-IDF

  • دموی کلمات به عنوان بردار Demo of Words as Vectors

  • دموی TF-IDF Demo of TF-IDF

  • جمع‌بندی ماژول Module Wrap-Up

جاسازی کلمات (Word Embedding) Word Embedding

  • Word2Vec Word2Vec

  • نمایش کلمه One-Hot ساده Basic 1-Hot Word Representation

  • نمایش کلمات مبتنی بر ویژگی Feature Based Word Representations

  • مقدمه‌ای بر الگوریتم Skip-gram Skip Gram Algorithm Introduction

  • احتمالات Skip-gram Skip Gram Probabilities

  • رویکرد نمونه‌برداری منفی Skip-gram (SGNS) Skip-Gram Negative Sampling (SGNS) Approach

  • مثال داده‌های آموزشی منفی در Skip-gram Skip-Gram Negative Training Data Example

  • تابع زیان Log Loss در SGNS SGNS Log Loss Function

  • مشتق تابع زیان SGNS Derivative of SGNS Loss Function

  • مثال SGNS بخش اول SGNS Example Part 1

  • مثال SGNS بخش دوم SGNS Example Part 2

  • مدل کیسه کلمات پیوسته (CBOW) Continuous Bag of Words (CBOW)

  • جمع‌بندی ماژول Module Wrap Up

مدل‌سازی زبان N-gram N-gram Language Modeling

  • مدل‌سازی زبان چیست؟ What is Language Modeling?

  • کاربردهای مدل‌سازی زبان Language Modelling Applications

  • چگونه یک مدل زبانی بسازیم How to Build a Language Model

  • فرض مارکوف Markov Assumption

  • مدل‌های زبانی N-gram N-gram Language Models

  • محاسبات Bi-gram Bi-gram Computation

  • احتمالات خام Raw Probabilities

  • خطرات بیش‌برازش (Overfitting) Perils of Overfitting

  • هموارسازی لاپلاس Laplace Smoothing

  • درون‌یابی و عقب‌نشینی (Interpolation & Backoff) Interpolation & Backoff

  • مدل چقدر خوب است؟ How Good is the Model?

  • ارزیابی بیرونی Extrinsic Evaluation

  • Perplexity و مثال آن Perplexity & It's Example

  • دموی ماژول Module Demo

  • جمع‌بندی ماژول Module Wrap-Up

شبکه‌های عصبی و مدل‌های زبان عصبی Neural Networks and Neural Language Models

  • واحد شبکه عصبی Neural Network Unit

  • توابع فعال‌ساز غیرخطی Non-Linear Activation Functions

  • پرسپترون با مثال Perceptron with Examples

  • پرسپترون چندلایه Multi-Layer Perceptron

  • تابع Softmax با مثال Softmax Function with Example

  • شبکه عصبی تمام‌متصل (Feed Connected) Feed Connected Neural Network

  • شبکه پیش‌خور (Feedforward) Feedforward Network

  • الگوریتم رفت (Forward) Forward Algorithm

  • الگوریتم پس‌انتشار (Backpropagation) Backpropagation Algorithm

  • آموزش شبکه عصبی Training Neural Network

  • مدل‌سازی زبان عصبی Neural Language Modeling

  • آموزش مدل زبان عصبی Training Neural Language Model

  • مقایسه N-gram و مدل زبان عصبی N-gram Versus Neural Language Model

  • دموی مدل زبان عصبی Neural LM Demo

  • LLM چیست؟ What is LLM?

  • موارد استفاده از LLM LLM Use Cases

  • جمع‌بندی ماژول Module Wrap Up

برچسب‌گذاری نقش کلمات (POS Tagging) Part of Speech Tagging

  • طرح کلی ماژول Outline of the Module

  • برچسب‌گذاری نقش کلمات (POS) چیست؟ What is POS Tagging?

  • چالش‌ها در POS Tagging Challenges in POS Tagging

  • مجموعه برچسب‌های POS POS Tagsets

  • زنجیره مارکوف Markov Chain

  • مدل مارکوف پنهان (HMM) Hidden Markov Model

  • مدل مارکوف پنهان به عنوان برچسب‌گذار POS Hidden Markov Model as POS Tagger

  • الگوریتم ویتربی (Viterbi) Viterbi Algorithm

  • مثال الگوریتم ویتربی Viterbi Algorithm - Example

  • مرور رگرسیون لجستیک Logistic Regression - Overview

  • مرور رگرسیون لجستیک چندجمله‌ای Multinomial Logistic Regression - Overview

  • مدل‌های مارکوف با حداکثر آنتروپی (MEMM) Maximum Entropy Markov Models (MEMM)

  • جمع‌بندی ماژول Module Wrap Up

تجزیه و کاربردها Parsing and Applications

  • طرح کلی ماژول Outline of the Module

  • مقدمه‌ای بر دستور زبان‌های مستقل از متن (CFGs) Introduction to Context-Free Grammars (CFGs)

  • ساختار عبارت و اجزا Constituency and Phrase Structure

  • ابهام در دستور زبان Ambiguity in Grammar

  • فرم نرمال چامسکی (CNF) و نرمال‌سازی دستور زبان Chomsky Normal Form (CNF) and Grammar Normalisation

  • درخت‌های تجزیه و دستور زبان تجربی Treebanks and Empirical Grammar

  • الگوریتم CKY CKY Algorithm

  • آموزش گام‌به‌گام الگوریتم CKY CKY Algorithm - Walkthrough

  • بازیابی درخت تجزیه از جدول CKY Parse Tree Recovery From CKY Table

  • تجزیه اجزا مبتنی بر شبکه عصبی Neural Span-based Constituency Parsing

  • تجزیه وابستگی (Dependency Parsing) چیست؟ What is Dependency Parsing?

  • فرمالیسم وابستگی Dependency Formalism

  • روابط وابستگی جهانی Universal Dependency Relations

  • تجزیه وابستگی مبتنی بر انتقال Transition-Based Dependency Parsing

  • آموزش گام‌به‌گام تجزیه وابستگی مبتنی بر انتقال Transition-Based Dependency Parsing - Walkthrough

  • ایجاد یک Oracle Creating an Oracle

  • تجزیه وابستگی مبتنی بر گراف Graph-Based Dependency Parsing

  • جمع‌بندی ماژول Module Wrap Up

معنای کلمات، رفع ابهام و وب معنایی Word Senses, Disambiguation, and the Semantic Web

  • طرح کلی ماژول Outline of the Module

  • معنای کلمه چیست؟ What is a Word Sense?

  • هم‌نامی در مقابل چندمعنایی Homonymy vs Polysemy

  • روابط معنایی Sense Relations

  • مقدمه‌ای بر WordNet و مجموعه‌های معنایی (Synsets) Introduction to WordNet and Synsets

  • روابط در WordNet Relations in WordNet

  • ناوبری در سلسله‌مراتب و ساختارهای گراف WordNet Navigating WordNet Hierarchies and Graph Structures

  • رفع ابهام معنایی کلمه (WSD) چیست؟ What is Word Sense Disambiguation?

  • WSD تحت نظارت Supervised WSD

  • WSD مبتنی بر دانش: الگوریتم Lesk Knowledge-Based WSD: Lesk Algorithm

  • از وب نحوی به وب معنایی: مشکل چیست؟ From Syntactic Web to Semantic Web: What's the Problem?

  • چشم‌انداز وب معنایی: یکپارچه‌سازی و خودکارسازی داده‌ها Semantic Web Vision: Data Integration and Automation

  • هستی‌شناسی‌ها (Ontologies) Ontologies

  • زبان‌های هستی‌شناسی و لایه‌های آن‌ها Ontology Languages and Their Layers

  • گراف دانش چیست؟ What is a Knowledge Graph?

  • کاربردها در NLP Applications in NLP

  • جمع‌بندی ماژول Module Wrap Up

پیامدهای اخلاقی Ethical Implications

  • RNNها چیستند و چرا نقص دارند؟ What RNNs Are and Why They Fall Short

  • چرا به Attention نیاز داریم؟ Why Do We Need Attention

  • توضیح مکانیزم Attention The Attention Mechanism Explained

  • از Attention تا معماری ترنسفورمر From Attention to Transformer Architecture

  • ساختار سطح بالای ترنسفورمر High-Level Structure of the Transformer

  • جزئیات Self-Attention Self-Attention in Detail

  • Multi-Head Attention Multi-Head Attention

  • کدگذاری‌های موقعیتی (Positional Encodings) Positional Encodings

  • گونه‌های محبوب ترنسفورمر Popular Transformer Variants

  • خلاصه‌سازی متن چیست و چه کاربردی دارد؟ What Text Summarisation is and its Uses

  • انواع خلاصه‌سازی متن Types of Text Summarisation

  • خلاصه‌سازی طبیعی متن Natural Text Summarisation

  • مراحل خلاصه‌سازی متن Stages of Text Summarisation

  • دموی خلاصه‌سازی متن Demo of Text Summarisation

  • مسائل اخلاقی در NLP Ethical Issues in NLP

  • طراحی اخلاقی اپلیکیشن‌های NLP Ethical Design of NLP Applications

آزمون پایان دوره End Term Examination

نمایش نظرات

آموزش پردازش زبان طبیعی (NLP)
جزییات دوره
56h 42m
151
(آخرین آپدیت)
30
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده