آموزش پردازش زبان طبیعی

آموزش پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از دوره های برجسته و پرکاربرد در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است که به تحلیل و پردازش زبان های انسانی می پردازد. این دوره جامع، شامل مجموعه ای از ویدیوهای آموزشی است که به شما کمک می کند تا مفاهیم و تکنیک های اساسی پردازش زبان طبیعی را به خوبی یاد بگیرید. در این دوره، به موضوعاتی از قبیل مدل های زبانی، ترجمه ماشینی، طبقه بندی متون، و فهم زبان طبیعی پرداخته می شود. این آموزش ها به صورت رایگان و با کیفیت بالا در دسترس شما قرار دارند و از منابع معتبر و شناخته شده مانند کورسرا تهیه شده اند. فراگیری مرجع آموزش های برنامه نویسی و علوم کامپیوتر، به شما کمک می کند تا با بهره گیری از این دوره، مهارت های خود را در حوزه پردازش زبان طبیعی تقویت کنید.

معرفی به پردازش زبان طبیعی و دوره ما (Introduction To NLP And Our Course)

در اولین بخش از این دوره، با مبانی و اصول اولیه پردازش زبان طبیعی آشنا خواهید شد. این قسمت به معرفی مفاهیم پایه ای و اهمیت این حوزه در علم داده ها و هوش مصنوعی می پردازد. پردازش زبان طبیعی، به عنوان یکی از زیرشاخه های هوش مصنوعی، توانایی تحلیل و فهم زبان های انسانی را دارد و کاربردهای گسترده ای در ترجمه ماشینی، چت بات ها، تجزیه و تحلیل احساسات و بسیاری دیگر از زمینه ها دارد. در این ویدیو، شما با ساختار کلی دوره و نحوه پیشروی در آن آشنا می شوید و مبانی اصلی را که در طول دوره با آن ها سر و کار خواهید داشت، می آموزید.

چگونه از متون ساده به طبقه بندی آن ها بپردازیم (How To From Plain Texts To Their Classification)

این قسمت به روش های طبقه بندی متون می پردازد. طبقه بندی متون یکی از مهم ترین وظایف در پردازش زبان طبیعی است که به منظور دسته بندی متون به دسته های مختلف انجام می شود. در این ویدیو، شما یاد می گیرید که چگونه متون ساده را به داده های قابل تحلیل تبدیل کرده و آن ها را به دسته های مشخص طبقه بندی کنید. این فرآیند شامل مراحل پیش پردازش داده ها، استخراج ویژگی ها و استفاده از الگوریتم های طبقه بندی برای دستیابی به نتایج دقیق تر است.

یادگیری عمیق ساده برای طبقه بندی متون (Simple Deep Learning For Text Classification)

در این بخش، با استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق به طبقه بندی متون می پردازیم. یادگیری عمیق، به ویژه شبکه های عصبی عمیق، قدرت بالایی در استخراج الگوهای پیچیده از داده ها دارند. در این ویدیو، شما با معماری های مختلف شبکه های عصبی و نحوه استفاده از آن ها برای طبقه بندی متون آشنا خواهید شد. همچنین، با چالش ها و نکات کلیدی در آموزش مدل های عمیق و بهینه سازی آن ها نیز آشنا می شوید.

مدل سازی زبان: همه چیز درباره شمارش! (Language Modeling It’s All About Counting!)

مدل سازی زبان یکی از مهم ترین بخش های پردازش زبان طبیعی است که به تحلیل و پیش بینی توالی های کلمات در متون می پردازد. در این قسمت، شما یاد می گیرید که چگونه با استفاده از تکنیک های شمارشی و احتمالاتی، مدل های زبانی ایجاد کنید که بتوانند به طور دقیق توالی کلمات را پیش بینی کنند. مدل های زبانی نه تنها در ترجمه ماشینی و تولید متن، بلکه در بسیاری از برنامه های کاربردی NLP مورد استفاده قرار می گیرند.

برچسب گذاری توالی با مدل های احتمالاتی (Sequence Tagging With Probabilistic Models)

در این ویدیو، با روش های برچسب گذاری توالی آشنا خواهید شد. برچسب گذاری توالی به فرایندی اطلاق می شود که در آن به هر عنصر در یک توالی یک برچسب خاص اختصاص داده می شود. این تکنیک در کاربردهایی مانند تشخیص نام های خاص، تحلیل نحوی و تشخیص موجودیت ها به کار می رود. در این بخش، شما با مدل های احتمالاتی مانند مدل های مخفی مارکوف و چگونگی استفاده از آن ها برای برچسب گذاری توالی آشنا می شوید.

یادگیری عمیق برای همان وظایف (Deep Learning For The Same Tasks)

در این قسمت، استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق برای انجام وظایف مشابه با مدل های احتمالاتی بررسی می شود. یادگیری عمیق، به ویژه شبکه های عصبی بازگشتی، به طور گسترده ای در برچسب گذاری توالی و سایر وظایف پردازش زبان طبیعی استفاده می شود. این ویدیو به شما نشان می دهد که چگونه از شبکه های عصبی بازگشتی و سایر معماری های پیشرفته برای بهبود دقت و کارایی مدل های برچسب گذاری توالی استفاده کنید.

جاسازی کلمات و جملات (Word And Sentence Embeddings)

جاسازی کلمات و جملات یکی از تکنیک های اساسی در پردازش زبان طبیعی است که به تبدیل کلمات و جملات به بردارهای عددی قابل تحلیل می پردازد. در این بخش، شما با روش های مختلف ایجاد جاسازی ها مانند Word2Vec، GloVe و مدل های جدیدتر مانند BERT آشنا می شوید. این تکنیک ها به شما کمک می کنند تا روابط معنایی بین کلمات و جملات را به طور دقیق تری مدل سازی کنید.

مدل های موضوعی (Topic Models)

مدل های موضوعی برای استخراج موضوعات پنهان در مجموعه ای از اسناد استفاده می شوند. در این ویدیو، شما با تکنیک های مختلف مدل سازی موضوعی مانند مدل تخصیص دیریکله نهان (LDA) آشنا خواهید شد. این مدل ها به شما کمک می کنند تا اسناد را بر اساس موضوعات آن ها دسته بندی کنید و بینش عمیق تری نسبت به محتوای آن ها پیدا کنید.

ترجمه ماشینی آماری (Statistical Machine Translation)

ترجمه ماشینی یکی از کاربردهای کلیدی پردازش زبان طبیعی است که به ترجمه خودکار متون از یک زبان به زبان دیگر می پردازد. در این بخش، شما با تکنیک های آماری در ترجمه ماشینی آشنا می شوید که شامل استفاده از مدل های احتمالاتی برای جفت سازی کلمات و جملات در زبان های مختلف است. این ویدیو به شما نشان می دهد که چگونه با استفاده از داده های دوزبانه، مدل های ترجمه آماری ایجاد کنید.

معماری رمزگذار-رمزگشا و توجه (Encoder Decoderattention Architecture)

معماری رمزگذار-رمزگشا به همراه مکانیزم توجه یکی از پیشرفته ترین تکنیک ها در پردازش زبان طبیعی است که در ترجمه ماشینی و بسیاری از وظایف دیگر استفاده می شود. این ویدیو به شما نشان می دهد که چگونه از این معماری ها برای بهبود دقت و کیفیت ترجمه و سایر وظایف استفاده کنید. مکانیزم توجه به مدل ها اجازه می دهد تا به بخش های مهم تر ورودی توجه کنند و خروجی های دقیق تری تولید کنند.

خلاصه سازی و ساده سازی وظایف (Summarization And Simplification Tasks)

خلاصه سازی و ساده سازی متون دو وظیفه مهم در پردازش زبان طبیعی هستند که به ترتیب به تولید خلاصه های کوتاه تر و ساده تر از متون پیچیده می پردازند. در این بخش، شما با روش های مختلف برای انجام این وظایف آشنا می شوید. تکنیک های مورد بررسی شامل روش های مبتنی بر استخراج و روش های تولیدی برای خلاصه سازی و ساده سازی متون است.

فهم زبان طبیعی (Natural Language Understanding – NLU)

فهم زبان طبیعی به فرایندی اطلاق می شود که در آن مدل ها به تحلیل و تفسیر معنای زبان های انسانی می پردازند. در این ویدیو، شما با تکنیک های مختلفی که برای فهم بهتر زبان طبیعی استفاده می شوند، آشنا می شوید. این شامل روش های مختلف پردازش معنایی و نحوگرا می شود که به مدل ها کمک می کنند تا به طور دقیق تر و عمیق تر معنای متون را درک کنند.

مدیر دیالوگ (Dialog Manager – DM)

مدیر دیالوگ یکی از اجزای مهم در ساخت چت بات ها و سیستم های مکالمه ای است که مسئول مدیریت جریان مکالمه بین کاربر و سیستم است. در این بخش، شما با تکنیک های مختلف مدیریت دیالوگ و نحوه طراحی و پیاده سازی آن ها آشنا می شوید. این شامل استفاده از مدل های تصمیم گیری و تکنیک های یادگیری تقویتی برای بهینه سازی تعاملات مکالمه ای است.

خلاصه

دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی (NLP) به شما کمک می کند تا با مفاهیم و تکنیک های پیشرفته در این حوزه آشنا شوید. از مبانی اولیه تا تکنیک های پیشرفته مانند یادگیری عمیق و مدل های احتمالاتی، این دوره جامع تمامی جنبه های مهم پردازش زبان طبیعی را پوشش می دهد. با استفاده از این دوره، می توانید مهارت های خود را در تحلیل و پردازش زبان های انسانی تقویت کنید و در کاربردهای مختلفی مانند ترجمه ماشینی، چت بات ها و تحلیل احساسات بهره برداری کنید. فراگیری مرجع آموزشی شما در این مسیر خواهد بود.