معالجة اللغات الطبيعية - NLP
NLP - Natural Language Processing
أتقن NLP الحديثة: من تحليل النص الكلاسيكي إلى Transformers ونماذج اللغة الكبيرة مع Python و Hugging Face.
📋المتطلبات الأساسية
Python، أساسيات ML/DL، رياضيات، اللغة الإنجليزية التقنية
🎯المسارات الوظيفية المتاحة
ما ستتعلمه في هذا المسار
مراحل المسار التعليمي
المرحلة الأساسية - NLP الكلاسيكية
المدة المتوقعة: 2-3 أشهر
المعالجة المسبقة والتقنيات التقليدية
المعالجة المسبقة للنص
تنظيف وتحضير النص
📚المواضيع الرئيسية:
- •Tokenization
- •Stemming/Lemmatization
- •Stopwords
- •Regex
- •Normalization
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓خط معالجة مسبقة
- ✓تنظيف تغريدات
- ✓استخراج الكيانات
استخراج الميزات الكلاسيكي
التمثيلات الشعاعية التقليدية
📚المواضيع الرئيسية:
- •Bag of Words
- •TF-IDF
- •N-grams
- •Word2Vec
- •GloVe
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓تصنيف نص TF-IDF
- ✓تشابه المستندات
- ✓تضمين الكلمات
مهام NLP الأساسية
التصنيف وتحليل المشاعر
📚المواضيع الرئيسية:
- •Sentiment analysis
- •Text classification
- •Named Entity Recognition
- •POS tagging
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓محلل المشاعر
- ✓كشف البريد المزعج
- ✓تصنيف المواضيع
المرحلة المتقدمة - Transformers و LLMs
المدة المتوقعة: 2-3 أشهر
البنى الحديثة والنماذج المدربة مسبقاً
Transformers و Attention
بنية Transformer
📚المواضيع الرئيسية:
- •Self-attention
- •Multi-head attention
- •Positional encoding
- •Encoder-Decoder
- •Tokenizers
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓تطبيق attention
- ✓تدريب tokenizer
- ✓Transformer من الصفر
BERT و Fine-tuning
نماذج الترميز المدربة مسبقاً
📚المواضيع الرئيسية:
- •BERT
- •RoBERTa
- •DistilBERT
- •Fine-tuning
- •Hugging Face Transformers
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓Fine-tune BERT للتصنيف
- ✓NER مع BERT
- ✓الإجابة على الأسئلة
GPT والتوليد
النماذج التوليدية وفك التشفير
📚المواضيع الرئيسية:
- •GPT-2/3
- •Text generation
- •Few-shot learning
- •Prompt engineering
- •LLM APIs
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓توليد نص
- ✓التلخيص
- ✓Chatbot بسيط
مرحلة الخبير - تطبيقات متقدمة
المدة المتوقعة: 2-3 أشهر
RAG و fine-tuning LLM والنشر
Seq2Seq والترجمة
مهام التسلسل إلى التسلسل
📚المواضيع الرئيسية:
- •Machine translation
- •Summarization
- •T5/BART
- •Beam search
- •BLEU/ROUGE metrics
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓ترجمة عصبية
- ✓تلخيص تلقائي
- ✓إعادة صياغة
RAG وقواعد البيانات الشعاعية
التوليد المعزز بالاسترجاع
📚المواضيع الرئيسية:
- •RAG
- •Vector databases (Pinecone/Weaviate)
- •Embeddings search
- •LangChain
- •Document QA
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓Chatbot RAG
- ✓بحث في المستندات
- ✓قاعدة معرفة QA
Fine-tuning والنشر
Fine-tune LLM والنشر
📚المواضيع الرئيسية:
- •LoRA/QLoRA
- •PEFT
- •Model quantization
- •API deployment
- •Cost optimization
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓Fine-tune LLM مخصص
- ✓API NLP
- ✓Chatbot إنتاج
هل أنت مستعد لبدء رحلتك التعليمية؟
انضم إلى آلاف المتعلمين الذين بدأوا رحلتهم معنا واحصل على دعم مباشر من خبراء المجال
نصائح للنجاح في هذا المسار
الممارسة المستمرة
اعمل على مشاريع عملية بانتظام لتطبيق ما تعلمته
انضم لمجتمع
تواصل مع متعلمين آخرين وشارك تجربتك وتعلم منهم
دوّن ملاحظاتك
احتفظ بسجل لما تعلمته وارجع إليه عند الحاجة
حدد أهدافاً واضحة
قسّم المسار إلى أهداف صغيرة واحتفل بإنجازاتك