تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي وعلوم اتخاذ القرار
الشبكات العصبية وتطبيقاتها في معالجة اللغة الطبيعية
يرجى اختيار المدينة/الجلسة أولاً قبل التسجيل.
عن هذا البرنامج
تُحدث معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ثورة في طريقة تفسير الآلات للغة البشرية، مما يدعم تقنيات مثل برامج الدردشة الآلية وأدوات الترجمة. يقدم هذا التدريب حول الشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية للمشاركين المبادئ الأساسية لهياكل التعلم العميق واستخدامها في تطبيقات NLP.
سيغوص الحاضرون في تقنيات معالجة النصوص المسبقة، التضمينات، الشبكات العصبية المتكررة، ونماذج المحولات، إلى جانب استكشاف التطبيقات العملية لـ NLP. من خلال تمارين عملية ودراسات حالة، سيكتسب المشاركون خبرة في بناء نماذج لغوية ونشرها لمهام مثل تحليل المشاعر، تصنيف النصوص، والذكاء الاصطناعي الحواري.
بنهاية الدورة، سيكون المتعلمون مجهزين لتصميم وتدريب وتقييم نماذج الشبكات العصبية المصممة خصيصًا لمهام NLP في بيئات الأعمال والبحث.
فوائد الدورة
- اكتساب فهم أساسي للشبكات العصبية في مجال NLP
- تعلم تنفيذ معالجة النصوص المسبقة وهندسة الميزات
- تطوير وتقييم نماذج NLP للتطبيقات العملية
- استكشاف هياكل المحولات المتقدمة بما في ذلك BERT و GPT
- تعزيز القدرات في مجالات الأعمال والبحث والأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
النتائج الرئيسية
- فحص هياكل الشبكات العصبية المناسبة لمهام NLP
- تنفيذ تنظيف النصوص، التجزئة، وطرق التضمين
- بناء نماذج NLP باستخدام RNN و LSTM وهياكل المحولات
- تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس ومعايير خاصة بـ NLP
- نشر حلول NLP المستهدفة لتحليل المشاعر وتصنيف النصوص
- معالجة الاعتبارات الأخلاقية، والتحيز، وتحديات العدالة في NLP
- دمج نماذج NLP في العمليات التشغيلية للأعمال
من ينبغي أن يحضر
- علماء البيانات ومهندسو الذكاء الاصطناعي
- باحثو ومطورو NLP
- المحترفون في مجالات الأعمال والتقنية الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي اللغوي
- المحللون الراغبون في تعزيز خبراتهم في تحليلات النصوص
محتوى الدورة
الوحدة 1: أسس الشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية
- المبادئ الأساسية للشبكات العصبية والتعلم العميق
- تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية في قطاعات الأعمال والتكنولوجيا
- تاريخ تطوير نماذج معالجة اللغة
- أمثلة واقعية توضح وظائف معالجة اللغة الطبيعية
الوحدة 2: إعداد بيانات النص واستخراج الميزات
- عمليات التجزئة، الجذر، والتصريف
- تقنيات تحويل النص إلى متجهات (حقيبة الكلمات، TF-IDF)
- استخدام تمثيلات الكلمات (Word2Vec، GloVe، FastText)
- تمارين عملية على معالجة بيانات النصوص
الوحدة 3: تطبيق الشبكات العصبية على مهام معالجة اللغة الطبيعية
- استخدام الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) وLSTMs
- تطبيق الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) على البيانات النصية
- فهم آليات الانتباه وهياكل التسلسل إلى التسلسل
- جلسات تطوير نموذج تفاعلية
الوحدة 4: هياكل المحولات ومعالجة اللغة الطبيعية المتقدمة
- نظرة عامة على نماذج المحولات (BERT، GPT، وغيرها)
- تقنيات التخصيص الدقيق للنماذج المدربة مسبقًا على مهام معالجة اللغة
- حالات استخدام في الترجمة الآلية، تلخيص النصوص، والوكلاء الحواريين
- دراسات حالة معمقة حول تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة
الوحدة 5: الاعتبارات الأخلاقية، تقييم الأداء، ونشر الأعمال
- معالجة التحيز وضمان العدالة في نماذج اللغة
- مقاييس تقييم أداء أنظمة معالجة اللغة الطبيعية
- تنفيذ حلول معالجة اللغة الطبيعية داخل بيئات المؤسسات
- الاتجاهات الناشئة في تقنيات الشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية