آموزش پردازش زبان طبیعی با پایتون

قیمت فعلی: ۷۹۹,۰۰۰ ۳۹۹,۵۰۰ تومان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

آموزش پردازش زبان طبیعی با پایتون — از صفر تا ساخت مدل‌های واقعی

پردازش زبان طبیعی یا همون NLP، این روزا یکی از داغ‌ترین حوزه‌های هوش مصنوعیه. فکرشو بکنید: چطور یه ماشین می‌تونه بفهمه که یه نظر مثبته یا منفی؟ چطور می‌شه از هزاران ایمیل، هرزنامه‌ها رو خودکار جدا کرد؟ جواب همه‌ی این سوالا توی NLP ...

آموزش پردازش زبان طبیعی با پایتون — از صفر تا ساخت مدل‌های واقعی

پردازش زبان طبیعی یا همون NLP، این روزا یکی از داغ‌ترین حوزه‌های هوش مصنوعیه. فکرشو بکنید: چطور یه ماشین می‌تونه بفهمه که یه نظر مثبته یا منفی؟ چطور می‌شه از هزاران ایمیل، هرزنامه‌ها رو خودکار جدا کرد؟ جواب همه‌ی این سوالا توی NLP و پایتونه.

توی این دوره، از پایه شروع می‌کنیم و قدم‌به‌قدم می‌رسیم به جایی که خودتون بتونید مدل بسازید. فرض دوره هم اینه که هیچ پیش‌زمینه‌ای از NLP ندارید — یعنی همه‌چیز از صفر پوشش داده می‌شه.

مشخصات کلی دوره

پردازش زبان طبیعی اصلاً چیه؟ 🤔

NLP یه شاخه از هوش مصنوعیه که به کامپیوتر یاد می‌ده زبان آدمیزاد رو بفهمه و باهاش کار کنه. یعنی همون چیزی که باعث می‌شه ترجمه گوگل کار کنه، چت‌بات‌ها جواب بدن، و سیستم‌های تحلیل احساسات بفهمن مشتری از یه محصول راضیه یا نه.

چند تا از کاربردهای واقعیش که توی این دوره باهاشون سر و کله می‌زنید:

• تحلیل احساسات — تشخیص مثبت یا منفی بودن نظرات کاربران
• تشخیص هرزنامه — فیلتر خودکار ایمیل‌های اسپم
• دسته‌بندی متن — سازمان‌دهی خودکار اسناد و پیام‌ها
• خلاصه‌سازی — بیرون کشیدن نکات کلیدی از متن‌های طولانی
• مدل‌سازی موضوع — کشف موضوعات اصلی توی حجم زیادی از متن خام

چرا این دوره؟ چرا با پایتون؟

پایتون زبان ساده‌ای‌ست و کتابخونه‌های فوق‌العاده‌ای برای NLP داره. توی این دوره با سه تا از مهم‌ترین‌هاشون کار می‌کنید:

• NLTK — کتابخونه کلاسیک و منبع‌باز برای کارهای پایه NLP
• SpaCy — سریع، دقیق و مناسب پروژه‌های واقعی
• Hazm — مخصوص پردازش متن فارسی

نکته‌ای که این دوره رو متفاوت می‌کنه اینه که فقط تئوری نیست. از همون جلسه‌های اول کد می‌زنید و با داده‌های واقعی کار می‌کنید.

چی یاد می‌گیرید؟

سرفصل‌ها طوری چیده شده که مسیر یادگیری طبیعی و پیوسته باشه:

۱. مفاهیم پایه NLP (۹ جلسه — حدود ۵۱ دقیقه)

با تعاریف و مفاهیم بنیادی مثل توکن‌سازی، ریشه‌یابی (Stemming)، لماتیزاسیون و حذف کلمات ایست آشنا می‌شید.

۲. کار با کتابخانه‌های پردازش متن (۴ جلسه — حدود ۵۴ دقیقه)

برچسب‌گذاری نقش دستوری کلمات (Part-of-Speech)، شناسایی موجودیت‌های نام‌دار مثل اسم افراد و مکان‌ها، و رسم نمودار روابط زبانی با SpaCy.

۳. طبقه‌بندی متن با Scikit-Learn (۱۰ جلسه — حدود ۷۰ دقیقه)

اینجا وارد بحث یادگیری ماشین می‌شید. مدل‌هایی می‌سازید که می‌تونن متن مثبت و منفی رو تشخیص بدن یا ایمیل‌های هرزنامه رو فیلتر کنن.

۴. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling) (۶ جلسه — حدود ۵۸ دقیقه)

با روش‌های یادگیری بدون ناظر مثل LDA و NMF کار می‌کنید تا موضوعات اصلی رو از دل فایل‌های متنی خام بیرون بکشید.

۵. سخنان پایانی (۱ جلسه — حدود ۶ دقیقه)

این دوره برای کی خوبه؟

• اگه برنامه‌نویسید و می‌خواید مهارت جدیدی یاد بگیرید که بازار کار خوبی داره
• اگه با داده کار می‌کنید و می‌خواید از متن‌ها بینش استخراج کنید
• اگه دانشجوی AI یا علاقه‌مند به یادگیری ماشینید
• حتی اگه سابقه فنی قوی ندارید ولی به زبان و هوش مصنوعی علاقه دارید

یه مثال ساده برای درک بهتر

فرض کنید یه فروشگاه آنلاین دارید و روزانه صدها نظر مشتری میاد. نمی‌تونید همه رو دستی بخونید. با چیزی که توی این دوره یاد می‌گیرید، می‌تونید یه مدل بسازید که خودش نظرات مثبت و منفی رو جدا کنه و حتی بفهمه مشتری دقیقاً از چی ناراضیه. این دقیقاً همون کاریه که توی فصل طبقه‌بندی متن انجام می‌دید.

سوالات پرتکرار

آیا NLP سخته؟ راستش چالش داره، ولی با پایتون و منابع درست، هر کسی می‌تونه شروع کنه. این دوره هم با همین فرض طراحی شده.

چه پیش‌نیازی لازمه؟ آشنایی مقدماتی با برنامه‌نویسی و کمی آشنایی با مفاهیم پایه ریاضی مثل جبر خطی و آمار کمک‌کننده‌ست.

بهترین کتابخونه NLP کدومه؟ جواب قطعی نداره. NLTK و SpaCy هر کدوم نقاط قوت خودشون رو دارن و توی این دوره با هر دو کار می‌کنید.

این مهارت به چه کارهایی میاد؟ از مهندسی نرم‌افزار و یادگیری ماشین گرفته تا بازاریابی و خدمات مشتری — تقاضا برای متخصص NLP روزبه‌روز بیشتر می‌شه.

محتوای دوره به تفکیک فصل‌ها

در پایان دوره

با تمرین‌های عملی و پروژه‌های واقعی، نه‌فقط مفاهیم رو می‌فهمید بلکه می‌تونید مدل بسازید و روی داده‌های خودتون اجرا کنید. این دوره همین حالا با تخفیف ویژه در دسترسه.