مقدمة في معالجة اللغة الطبيعية NLP

103
Training ID 1096
Sponsored by: PHI
Training Description

مقدمة في في البرمجة اللغوية العصبية والعمل مع النصوص والصور..

ستغطي الدورة المفاهيم الأساسية فى البرمجة اللغوية العصبية والعمل مع النصوص والصور لمعالجة اللغة الطبيعية التقليدية مثل Bag-Of-Words، Word Embeddings. سنغطي أيضًا تقنيات تنظيف النص لإعداد البيانات لنماذج التعلم الآلي. بعد تقديم الأساسيات، سيتعرف المشاركون على مهام البرمجة اللغوية العصبية المختلفة والطريقة التي يجب استخدامها في كل حالة.


Training Course index

- مقدمة عن التعلم الآلي
- مقدمة لتطبيقات NLP + NLP
- تنظيف النص
- ميزة الاستخراج باستخدام bag-of-words, TF-IDF, N-grams
- مثال عملي (تصنيف النص)
- كلمة زينة
- مثال عملي مع Word Embeddings
تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية الأخرى مع أمثلة عملية:
- تلخيص النص باستخدام TF-IDF
- نمذجة الموضوع
- علامات نقاط البيع
- التعرف على الكيانات المسماة
 

Training course outcomes

- فهم جميع خطوات مشروع البرمجة اللغوية العصبية.
- فهم التحديات في معالجة اللغة الطبيعية
- فهم أساسيات التعلم الآلي في البرمجة اللغوية العصبية.
- القيام بتنظيف والمعالجة المسبقة للبيانات النصية
- تطبيق المعرفة على مهام البرمجة اللغوية العصبية المختلفة

Training Pre-requirements

المؤهلات
خريج جميع تخصصات الحاسب الآلي


المعرفة
من المتوقع أن يكون لدى الحاضرين خلفية تقنية مع معرفة أساسية في البرمجة (أي لغة ولكن يفضل Python).

مستوى الخبرة
 يفضل وجود حبرة لا تقل عن سنة في مجال تقنيات الذكاء الاصطناعي أو علوم البيانات أو تطوير التطبيقات.
اللغة
الانجليزية

بالنسبة للأجهزة والأدوات
سيتم استخدام Google Colab لتشغيل الجلسات العملية، وبالتالي، يلزم وجود جهاز كمبيوتر محمول مع وصول عالي السرعة إلى الإنترنت.
 

Related Professional Certificates
    There is no related certificates.
Trainer Name
  • Amir Hussein
Trainer Experiences
  • Machine Learning Engineer
    M.Sc. Machine Intelligence American University of Beirut
    B.Sc. Control Engineering and Instrumentation- University of Khartoum
    Certificates:
    Introduction to Deep Learning
    Pytorch for Natural Language Processing
    Machine Learning with Python Track
    Deep Learning Specialization / 5 courses

    Work Experience:
    Graduate Research Assistant American University of Beirut: Developed machine learning models for emotion recognition from physiological signals (ECG, EEG, GSR). Developed novel transfer learning approaches for time series data from wearable sensors.
    AI Education Instructor: Developing and delivering AI educational content with clear learning outcomes

  • Training Field
  • Career Path
    • الذكاء الإصطناعي
  • Course Type
    دورة معرفية
  • Training Delivery Method
    Live Interactive Online
  • Training Dates Starts on 29-11-2020 To 1-12-2020 For 21 Hours
Registration Closed