natural language processing track details
ديسمبر 1, 2025 2025-12-01 15:55natural language processing track details
مسار معالجة اللغات الطبيعية | NeuroTech Natural Language Processing (NLP) Track
مسار معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing – NLP) من NeuroTech هو برنامج احترافي شامل يبدأ من أساسيات التعامل مع النصوص وتنظيفها، وينتهي ببناء أنظمة حديثة تعتمد على Transformers مثل BERT، وتقنيات Generative AI وRAG Systems. المسار عملي بنسبة تتجاوز 80%، وكل مرحلة تحتوي على Assignments، Quizzes، Mini Projects، وProject رئيسي، مع Certificate بعد كل كورس وCertificate نهائية لمسار NLP بالكامل، بالإضافة إلى دخول تلقائي لنظام EliteBridge لترشيحك لفرص تدريب وشغل لدى شركائنا.
نظرة عامة على مسار NLP من NeuroTech
يهدف مسار NLP Track إلى إعداد متدرّبين قادرين على بناء NLP pipelines متكاملة؛ تبدأ من Text Preprocessing، وText Representation، وMachine Learning لنماذج Text Classification، ثم الانتقال إلى Deep Learning و Sequence Models، وAttention، وTransformers، وBERT، وصولًا إلى Generative AI وRAG-based Chatbots وmodel deployment على الويب.
- إتقان Text Preprocessing: Tokenization, Normalization, Stemming, Lemmatization, Regex, Stopwords Removal، والتعامل مع Unstructured Data.
- فهم Text Representation: Bag-of-Words، TF-IDF، One-Hot Encoding، N-gram Models، وWord Embeddings.
- بناء Supervised NLP models: Text Classification، Sentiment Analysis، Spam Detection، News Categorization.
- تطبيق Unsupervised Learning في NLP: Clustering، Topic Modeling (LDA)، Recommendation Systems.
- التعمق في Deep Learning for NLP: RNN، LSTM، GRU، وSequence Models (Seq2Seq, Encoder–Decoder).
- فهم Attention & Transformers: Global / Local Attention، Multi-Head Attention، Positional Encoding، Encoder / Decoder Blocks.
- العمل مع BERT & LLMs: Tokenizers، Pre-training، Fine-tuning، BERT for Classification, NER, Q/A، وLLM-based Text Generation.
- بناء RAG Systems: Retrieval Pipeline، Semantic Search، Vector Databases مثل FAISS, Pinecone, Weaviate، مع تقنيات Optimization مثل Quantization وRe-ranking.
- model deployment: استخدام Streamlit وFlask، وبناء APIs واستضافة NLP models كتطبيقات ويب حقيقية.
Module 1 — Introduction to NLP
مقدّمة شاملة في مجال NLP
يغطّي هذا الـ Module الصورة الكاملة لمجال NLP، دورة حياة NLP pipeline، أنواع المشكلات (Classification, Generation, Sequence Labeling)، وأهم الأدوات والمكتبات المستخدمة في المشاريع الحقيقية.
يتضمّن:
- NLP Overview: لماذا نحتاج NLP، وأهم التطبيقات في الأعمال والمنتجات الرقمية.
- NLP Pipeline: من جمع البيانات إلى model deployment.
- NLP Tasks: Text Classification, NER, Q/A, Machine Translation, Summarization.
Includes: Assignments – Quiz – Certificate.
Module 2 — Text Preprocessing
بناء أساس قوي لـ Text Preprocessing
تتعلّم في هذا الـ Module كيفية تجهيز النصوص للتعلّم الآلي من خلال Tokenization، Normalization، Stemming، Lemmatization، Regex، وStopwords Removal، مع أمثلة عملية على بيانات عربية وإنجليزية.
المحتوى الرئيسي
- Tokenization: تجزئة النص إلى كلمات أو subwords.
- Normalization & Cleaning: تحويل النص لشكل موحّد والتعامل مع الرموز.
- Stemming & Lemmatization: تقليل الكلمات لأصولها مع مقارنة الأسلوبين.
- Regex & Stopwords: استخدام Regular Expressions وحذف الكلمات الشائعة.
Includes: Assignment + Quiz.
Module 3 — Text Representation
من Bag-of-Words إلى Embeddings
تتعلّم في هذا الـ Module كيف تحوّل النصوص إلى أرقام باستخدام Bag-of-Words، TF-IDF، One-Hot، N-gram، وWord Embeddings، مع مقارنة عملية بين كل تمثيل وتأثيره على أداء الـ models.
المحتوى الرئيسي
- Bag-of-Words & TF-IDF: بناء feature vectors للنصوص.
- One-Hot & N-gram Models: تمثيل تسلسلي أكثر ثراءً للنص.
- Embeddings: مقدّمة عن Word2Vec, GloVe وContextual Embeddings.
Project: Text Classification using TF-IDF.
Module 4 — Text Classification Models
بناء ML models لتصنيف النصوص
تطبيق خوارزميات إشرافية مثل Logistic Regression، Naive Bayes، وSVM على مشاكل Text Classification مثل News Categorization وSpam Detection.
يتضمّن:
- ML Pipeline for NLP: من preprocessing إلى evaluation.
- Evaluation Metrics: Accuracy, Precision, Recall, F1-score.
Project: News Classification System.
Module 5 — Unsupervised Learning for NLP
تحليل النصوص بدون Labels
تتعلّم هنا كيف تستخدم Clustering وTopic Modeling (LDA) لبناء رؤى حول النصوص، بالإضافة إلى مقدّمة عن Recommendation Systems المعتمدة على المحتوى النصّي.
Projects:
Project: Topic Modeling Application.
Module 6 — Deep Learning: RNN / LSTM / GRU
الانتقال من ML إلى Deep Learning for NLP
في هذا الـ Module تبني Neural Language Models باستخدام RNN، LSTM، وGRU لمهام مثل Sentiment Analysis وText Classification.
Projects:
- Project 1: Sentiment Analysis using LSTM.
- Project 2: GRU-based Text Classifier.
Module 7 — Sequence Models (Seq2Seq)
Sequence-to-Sequence Models
تعرّف على Seq2Seq Architecture، وكيفية استخدام Encoder–Decoder في مهام Machine Translation وText Summarization وباقي مهام sequence generation.
Project:
Project: Build Seq2Seq Translation Model.
Module 8 — Attention Mechanism
فهم Attention في NLP
شرح مفصّل لـ Global Attention وLocal Attention وكيف غيّر Attention أداء Models التسلسلات، مع دمجه في Seq2Seq Translation models.
Project:
Project: Seq2Seq + Attention.
Module 9 — Transformers
من Attention إلى Transformers
تتعمّق في Transformer Architecture من خلال فهم Multi-Head Attention، Positional Encoding، وEncoder / Decoder Blocks كأساس لـ BERT وGPT وغيرها من LLMs.
Project:
Project: Mini Transformer Model.
Module 10 — BERT Models
العمل مع BERT في التطبيقات العملية
تتعلّم كيفية استخدام BERT وتوابعها، من فهم Tokenizers وPre-training Objectives إلى Fine-tuning على مهام Classification, NER, Q/A، مع التركيز على البيانات العربية.
Project:
Project: Fine-tune BERT on Arabic Dataset.
Module 11 — Generative AI
من BERT إلى LLM-based Generative AI
يركّز هذا الـ Module على مفاهيم LLMs، وكيفية بناء Generative Chatbots باستخدام Text Generation وPrompt Engineering، مع تصميم منطق المحادثة Conversation Flow.
Project:
Project: Build Your Own Generative Chatbot.
Module 12 — RAG Systems & Vector Databases
بناء RAG-based Chatbots احترافية
في هذا الـ Module تتعلّم كيفية بناء Retrieval-Augmented Generation (RAG)، بدءًا من تصميم Retrieval Pipeline، وDocument Chunking، وEmbedding Pipelines، واستخدام Vector Databases مثل FAISS، Pinecone، وWeaviate، مع تقنيات Semantic Search وOptimization مثل Quantization وRe-ranking.
Capstone Project:
Project: Build a Full RAG-based Chatbot.
Module 13 — Deployment
من النموذج إلى model deployment على الويب
تتعلّم في هذا الجزء كيفية نشر NLP models في شكل تطبيقات كاملة باستخدام Streamlit وFlask، وبناء REST APIs، وتجهيز التطبيق ليستقبل مستخدمين حقيقيين.
Project:
Project: Deploy an NLP App Online كـ end-to-end solution.
EliteBridge — طريقك المباشر لسوق العمل في مجال NLP
عند اجتياز مسار NLP Track يتم تسجيلك تلقائيًا داخل نظام EliteBridge، ويتم تحليل وتقييم أدائك في:
- Assignments
- Quizzes
- Projects
- Coding Skills & NLP Pipelines
بناءً على هذه النتائج يتم ترشيحك لفرص تدريب وشغل لدى شركائنا، مع دعم كامل في تجهيز CV، LinkedIn، Portfolio، وإجراء Mock Interviews.
الشهادات في مسار NLP
تحصل في نهاية كل مرحلة على شهادات تدعم ملفك المهني:
- شهادة لكل كورس داخل المسار: Modules من 1 إلى 13.
- شهادة نهائية لمسار NLP كامل: تثبت اجتيازك لجميع مكوّنات البرنامج.
- شهادات قابلة للإضافة على LinkedIn + CV: وتدعم ترشيحك الوظيفي داخل EliteBridge.
ابدأ الآن في مسار NLP على NeuroTech
انضم إلى NLP Track على NeuroTech واكتسب مهارات تحليل اللغة وبناء أنظمة ذكاء اصطناعي حديثة؛ من الأساس، إلى Transformers، إلى Generative AI وRAG Systems، حتى تصل لمستوى NLP Engineer جاهز لسوق العمل.
اشترك الآن في منصة NeuroTech
