معالجة اللغة الطبيعية في Python: من الأساسيات إلى نماذج LLM

اللغة هي أحد أكثر أشكال البيانات تعقيدًا، لكن الأدوات الحديثة جعلت تحليلها وتوليدها أسهل من أي وقت مضى. توفر هذه الدورة مسارًا منظمًا لإتقان التقنيات اللازمة لتحويل النصوص غير المهيكلة إلى معرفة منظمة. ستنتقل من تنظيف النصوص الأساسي إلى تطبيق أحدث نماذج transformer، وستكتسب المهارات اللازمة لحل مهام اللغة في العالم الحقيقي. من خلال قراءة الشروحات المفاهيمية وتطبيقات الكود العملية، ستطور حدسًا احترافيًا حول كيفية تفسير الآلات للكلام والكتابة البشرية. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم NLP الأساسية والتحول التاريخي نحو التعلم العميق - تنظيف وإعداد البيانات النصية باستخدام spaCy و pandas لمهام النمذجة المختلفة - تطبيق الأساليب الإحصائية والتعلم الآلي لتحليل المشاعر والتصنيف - استكشاف الآليات الداخلية لـ transformers، بما في ذلك attention و embeddings - إتقان أساسيات prompt engineering وسير عمل retrieval-augmented generation (RAG) - استخدام scikit-learn و Hugging Face لتطبيق وتقييم نماذج اللغة تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وسير عمل المعالجة المسبقة قبل الانتقال إلى التعلم الآلي التقليدي والعصر الحديث للذكاء الاصطناعي التوليدي (generative AI). ستتعلم من خلال شروحات مكتوبة واضحة وأمثلة برمجية توضح كيفية تطبيق هذه المفاهيم على الفور. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين وعشاق البيانات الطموحين الذين يرغبون في الحصول على أساس متين في تكنولوجيا اللغة دون الحاجة إلى خبرة سابقة في AI. لا يلزم وجود أجهزة متخصصة للبدء. ابدأ في بناء خبرتك في معالجة اللغة الطبيعية اليوم.