Natural Language Processing

5.0 /5
(1)
22 التحق بالفعل

حول هذه الدورة

دورة NLP هذه تأخذك من الأساسيات وصولًا إلى المواضيع المتقدمة في معالجة اللغة الطبيعية، مثل Attention Mechanism، Transformers، و RAG. ستتعلم كيفية معالجة النصوص باستخدام تقنيات متقدمة، بما في ذلك بناء Question Answering Systems و Recommendation Systems باستخدام Deep Learning. الدورة تشمل أيضًا كيفية deploy هذه الأنظمة باستخدام Flask و Streamlit، مما يسمح لك بتحويل النماذج إلى تطبيقات ويب تفاعلية يمكن الوصول إليها من قبل المستخدمين النهائيين.

🔒

للوصول الكامل لمحتوى المنصة، اشترك الآن.

اشترك الآن

أهداف التعلم

مقدمة في NLP: تعلم الأساسيات مثل تعريف NLP وتطبيقاته، والتحديات التي قد تواجهها.
معالجة النصوص (Text Processing): تعلم Tokenization، Stop word removal، Stemming و Lemmatization.
تمثيل النصوص (Text Representation): تعلم كيفية استخدام TF-IDF، Word Embeddings و Bag of Words.
تصنيف النصوص (Text Classification): تعلم كيفية استخدام Logistic Regression و Naive Bayes لتصنيف النصوص.
تجميع النصوص وتحليل المواضيع (Clustering and Topic Modeling): تعلم تقنيات مثل LDA لتحليل المواضيع.
أنظمة التوصية (Recommendation Systems): تعلم كيفية بناء Content-based recommendation و Collaborative filtering.
نماذج التسلسل (Sequence Models): تعلم كيفية بناء RNN و LSTM و GRU لتحليل البيانات المتسلسلة.
نماذج الترجمة (Sequence-to-sequence models): تعلم كيفية استخدام Statistical Machine Translation و Neural Machine Translation.
النماذج التحويلية (Transformers): تعلم كيفية استخدام BERT و GPT في Question Answering Systems.
RAG: تعلم كيفية دمج retrieval و generation لتحسين الإجابات في question answering systems.
deploy النماذج (Deploy): تعلم كيفية deploy NLP models باستخدام Flask و Streamlit لإنشاء تطبيقات ويب تفاعلية يمكن استخدامها من قبل الآخرين.

المواد

  • Introduction to NLP
  • Text Processing Pipeline
  • Text Classification
  • Text Clustering and Topic Modeling
  • Recommendation system
  • Sequence models
  • Sequence-to-sequence models
  • Attention and Transformers
  • Hugging Face
  • Large Language Models
  • Deploy NLP Models

متطلبات

  • المتطلبات الأساسية: معرفة أساسية بـ Python حيث ستستخدم Python لتطبيق تقنيات NLP.
  • أساسيات الرياضيات: معرفة أساسية بالجبر الخطي والإحصاء ستكون مفيدة.
  • المشاركة في التمارين: من المتوقع أن تشارك في التمارين وتطبق ما تعلمته على نصوص حقيقية

الجمهور المستهدف

  • طلاب علوم الكمبيوتر وعلوم البيانات: الذين يرغبون في تعلم الأساسيات والتقنيات المتقدمة في NLP.
  • المطورون والمبرمجون: الذين يعملون في تطوير تطبيقات NLP مثل Q-A Systems و recommendation systems.
  • محللو البيانات: الذين يرغبون في تعلم كيفية استخدام NLP لتحليل النصوص وتقديم رؤى.
  • المهتمون بالذكاء الاصطناعي: الذين يرغبون في تعلم كيفية استخدام deep learning و Transformers لتحسين نتائج NLP.

منهاج دراسي

19 دروس48h 30m

Text Pre-Processing Pipeline

Text Pre-processing Session 102:012:00
Text Pre-Processing Session 22:39:00
Text Preprocessing Quiz
Text Representation Session 103:18:00
Text Representation Session 22:40:00
Text Embedding & Vectorization Quiz
Topic modeling3:07:00
Text Analysis Quiz
Recommendation System03:07:00
Recommendation Systems Quiz

Deep Learning for NLP

Large Language Models

احصل على شهادة

أضف هذه الشهادة إلى سيرتك الذاتية لإثبات مهاراتك وزيادة فرصك في لفت الانتباه.

selected template

أساتذتك

Hozaifa Zaki

Senior Data Scientist at VOIS

4.87/5
3 Courses
15 Reviews
55 Students

Senior Data Scientist with 3+ years of experience in NLP, LLMs, and Generative AI, currently driving innovation at (VOIS) after a strong track record at (Orange Innovation Egypt). Specializing in building end-to-end ML solutions, from research and prototyping to large-scale production deployment.

- Leadership: Leading a landmark AI project in collaboration with the Egyptian Museum to translate ancient hieroglyphs using state-of-the-art language models.
- Research & Development: Author of many published academic research focused on pushing the boundaries of LLM efficiency and OCR capabilities.
- Knowledge Sharing: Committed to growing the AI community by teaching aspiring data scientists at the NTI and providing practical tutorials and insights to a global audience on YouTube.

شاهد المزيد

Student Feedback

5.0
1 تقييم
100%
0%
0%
0%
0%

تصنيف (1)

قويه جدا جدا جدا جدا اتمني يكون في جزء تاني خاص بي ال LLMs وال RAG بشكل عملي

مجانا
مستوى
جميع المستويات
المدة الزمنية 48.5 ساعات
محاضرات
19 محاضرات

المواد

  • Introduction to NLP
  • Text Processing Pipeline
  • Text Classification
  • Text Clustering and Topic Modeling
  • Recommendation system
  • Sequence models
  • Sequence-to-sequence models
  • Attention and Transformers
  • Hugging Face
  • Large Language Models
  • Deploy NLP Models

احدث الدورات

Python Essentials
مجانا
Data Preparation
مجانا
SQL Essentials
مجانا

ليس لديك حساب حتى الآن؟ قم بالتسجيل مجانًا