آموزش پردازش زبان طبیعی (NLP Fundamentals) در کرج

🧾 معرفی دوره (Course Overview)

پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان می‌دهد متن و زبان انسان را درک، تحلیل و تولید کنند. این فناوری در قلب سیستم‌هایی مانند چت‌بات‌ها، موتورهای جستجو، ترجمه ماشینی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) قرار دارد.

در این دوره، فراگیران از مفاهیم پایه پردازش متن تا پیاده‌سازی مدل‌های مدرن NLP و ترنسفورمرها آشنا می‌شوند.

🎯 هدف دوره (Course Objectives)

• درک اصول پردازش زبان طبیعی
• تسلط بر مراحل پردازش و تحلیل متن
• آشنایی با مدل‌های کلاسیک و مدرن NLP
• آماده‌سازی برای کار با مدل‌های زبانی بزرگ (ChatGPT, BERT, GPT)

⭐ مزایای دوره (Course Benefits)

• یکی از پرکاربردترین مهارت‌های هوش مصنوعی
• ارتباط مستقیم با Generative AI و Chatbots
• مناسب بازار کار داخلی و بین‌المللی
• پروژه‌محور و کاربردی
• قابل استفاده در کسب‌وکار، آموزش، مارکتینگ و پشتیبانی هوشمند

💼 بازار کار (Career & Job Market)

موقعیت‌های شغلی:

• NLP Engineer
• AI Engineer
• Chatbot Developer
• Data Scientist

حوزه‌های استخدام:

• چت‌بات‌ها و پشتیبانی هوشمند
• موتورهای جستجو و تحلیل محتوا
• فین‌تک و بانکداری
• منابع انسانی و تحلیل رزومه
• آموزش هوشمند و EdTech

✅ پیش‌نیاز دوره (Prerequisites)

• تسلط به Python
• آشنایی با Machine Learning
• گذراندن دوره Deep Learning Fundamentals
• آشنایی اولیه با کتابخانه‌های NLP (مزیت محسوب می‌شود)

📚 سرفصل‌های ریز دوره (Curriculum)

1. مقدمه‌ای بر NLP

Introduction to Natural Language Processing

• NLP چیست؟
• کاربردهای واقعی NLP
• چالش‌های زبان طبیعی

2. پیش‌پردازش متن

Text Preprocessing

• Cleaning & Normalization
• Tokenization
• Stop Words
• Stemming & Lemmatization

3. نمایش عددی متن

Text Representation

• Bag of Words
• TF-IDF
• N-grams
• Word Embeddings

4. مدل‌های کلاسیک NLP

Classical NLP Models

• Naive Bayes
• Logistic Regression
• SVM در پردازش متن

5. شبکه‌های عصبی در NLP

Neural Networks for NLP

• RNN
• LSTM
• GRU

6. مدل‌های مبتنی بر Attention

Attention & Transformers

• مفهوم Attention
• Transformer Architecture
• BERT
• GPT

7. کاربردهای عملی NLP

Practical NLP Use Cases

• Text Classification
• Sentiment Analysis
• Named Entity Recognition (NER)
• Text Summarization

8. پیاده‌سازی عملی پروژه

Hands-on NLP Project

• طراحی یک سیستم NLP واقعی
• کار با دیتاست متنی
• ارزیابی عملکرد مدل

🎓 خروجی نهایی دوره (Learning Outcome)

پس از پایان این دوره، فراگیر:

• قادر به تحلیل و پردازش متن خواهد بود
• می‌تواند مدل‌های NLP را پیاده‌سازی کند
• آماده ورود به Generative AI و Chatbot Development است