دوره پردازش زبان طبیعی (NLP): درک و تولید زبان با ماشین

معرفی دوره: پردازش زبان طبیعی (NLP): درک و تولید زبان با ماشین

آیا تا به حال فکر کرده‌اید چگونه کامپیوترها می‌توانند زبان انسان را بفهمند، بخوانند، ترجمه کنند یا حتی متن جدید بنویسند؟

به دنیای شگفت‌انگیز پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing یا NLP) خوش آمدید! NLP شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها قدرت درک، تفسیر و تولید زبان انسان را می‌بخشد. این حوزه در قلب بسیاری از فناوری‌های روزمره ما قرار دارد، از دستیارهای صوتی مانند سیری و الکسا گرفته تا سیستم‌های ترجمه آنلاین و تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی.

این دوره به شما کمک می‌کند تا با مفاهیم کلیدی و تکنیک‌های پیشرفته NLP آشنا شوید و بتوانید پروژه‌های عملی در زمینه درک و تولید زبان توسط ماشین‌ها پیاده‌سازی کنید.

هدف اصلی این دوره چیست؟

هدف اصلی این دوره، آشنایی عمیق شرکت‌کنندگان با مبانی و کاربردهای پردازش زبان طبیعی و توانمندسازی آن‌ها برای ساخت و پیاده‌سازی سیستم‌های NLP است. پس از گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مبانی نظری و فنی پردازش زبان طبیعی را درک کنید.
• تکنیک‌های پیش‌پردازش متن (مانند توکنیزاسیون، حذف کلمات توقف، ریشه‌یابی) را بیاموزید.
• با مدل‌های زبانی مختلف (مانند مدل‌های آماری، Word Embeddings و مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی) آشنا شوید.
• پروژه‌های کاربردی NLP مانند تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی متن، ترجمه ماشینی، و ساخت مدل‌های تولید متن را پیاده‌سازی کنید.
• از کتابخانه‌ها و ابزارهای محبوب NLP در پایتون (مانند NLTK، spaCy، Transformers) به طور مؤثر استفاده کنید.
• مسیرهای پیشرفت در حوزه NLP و تحقیقات نوین را شناسایی کنید.

مخاطبان دوره:

این دوره برای افراد زیر ایده‌آل است:

• دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی، زبان‌شناسی محاسباتی و رشته‌های مرتبط.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و مهندسان داده که علاقه‌مند به ورود به حوزه NLP هستند.
• تحلیلگران داده که می‌خواهند از تکنیک‌های NLP برای استخراج بینش از داده‌های متنی استفاده کنند.
• هر کسی که به درک چگونگی تعامل ماشین‌ها با زبان انسان علاقه‌مند است.

پیش‌نیازها:

• آشنایی با مفاهیم پایه برنامه‌نویسی (ترجیحاً با زبان پایتون).
• آشنایی مقدماتی با مفاهیم یادگیری ماشین (اختیاری، اما مفید).

سرفصل‌های اصلی دوره:

1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP):

   • تعریف NLP و اهمیت آن در دنیای امروز.
   • چالش‌های پردازش زبان انسان توسط ماشین.
   • مروری بر تاریخچه و تحولات NLP.
   • کاربردها: چت‌بات‌ها، دستیارهای صوتی، ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی متن و …

2. مبانی زبان‌شناسی محاسباتی:

   • ساختار زبان: واج‌شناسی، صرف‌شناسی، نحو، معناشناسی، کاربردشناسی.
   • تکنیک‌های پایه‌سازی متن: توکنیزاسیون (Tokenization)، نرمال‌سازی (Normalization)، حذف کلمات توقف (Stop Words)، ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization).

3. مدل‌سازی زبان و بازنمایی کلمات:

   • مدل‌های زبانی آماری (N-grams).
   • بازنمایی برداری کلمات (Word Embeddings): Word2Vec، GloVe، FastText.
   • آشنایی با مفاهیم اولیه‌ی مدل‌های ترنسفورمر (Transformers) و BERT.

4. یادگیری ماشین برای NLP:

   • طبقه‌بندی متن (Text Classification).
   • تحلیل احساسات (Sentiment Analysis).
   • تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition – NER).
   • برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging – POS Tagging).

5. تکنیک‌های پیشرفته NLP:

   • خلاصه‌سازی متن (Text Summarization).
   • ترجمه ماشینی (Machine Translation).
   • مدل‌های تولید متن (Text Generation).
   • مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLMs) و کاربردهای آن‌ها.

6. کار با کتابخانه‌ها و ابزارهای NLP:

   • NLTK (Natural Language Toolkit): ابزار جامع برای پردازش متن.
   • spaCy: کتابخانه‌ای قدرتمند و کارآمد برای NLP.
   • Transformers (Hugging Face): کار با مدل‌های پیشرفته مبتنی بر ترنسفورمر.
   • Scikit-learn: برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در NLP.

7. پروژه‌های عملی NLP:

   • ساخت سیستم تحلیل احساسات برای بررسی نظرات کاربران.
   • پیاده‌سازی یک سیستم خلاصه‌سازی خودکار برای مقالات.
   • طراحی یک مدل ساده برای تولید شعر یا داستان کوتاه.
   • ساخت یک ربات چت (Chatbot) با قابلیت درک بهتر زبان.

گواهینامه و گام‌های بعدی:

در پایان دوره، شرکت‌کنندگان با دانش و مهارت‌های لازم برای کار در حوزه NLP مجهز خواهند شد و می‌توانند پروژه‌های خود را آغاز کنند یا در پروژه‌های بزرگ‌تر مشارکت نمایند.

با شرکت در این دوره، دریچه‌ای نو به سوی درک و تعامل ماشین با زبان انسان بگشایید!