معالجة اللغات الطبيعية (NLP)

مجاناً

التفاصيل

مسار الذكاء الاصطناعي⠀⠀ ⠀
⠀ ⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀ ⠀⠀ ⠀⠀

⠀⠀

  د. عبدالله العمير

  • مستشار علم بيانات في مؤسسة لابة.
  • عضو مجلس إدارة الجمعية المهنية للإحصائيين وعلماء البيانات.

 

 

المستوى مبتدئ
النوع عن بعد
التاريخ من 22/06/2025  الى 24/06/2025
الوقت 5:00 م – 8:00 م
عدد الساعات 9 ساعة
عدد الأيام 3 أيام

الوصف

نبذة تعريفية :

دورة تحليل اللغة الطبيعية باستخدام Python هي مدخلك لفهم ومعالجة النصوص البشرية باستخدام أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي. تبدأ الدورة بأساسيات بايثون ومعالجة النصوص، وتغطي الجوانب المختلفة من التنظيف والتحليل والتصنيف وفهم السياق، حتى بناء نماذج ذكية قادرة على التفاعل مع النصوص بلغة بشرية.
سيقوم المتدربون بتطبيق ما تعلموه على مشاريع عملية مثل تحليل المشاعر، تصنيف النصوص، وتلخيص المحتوى، مما يعزز فهمهم العملي والنظري لهذا المجال الحيوي.

⠀ ⠀
⠀ ⠀
المحاور:

  • مقدمة إلى تحليل اللغة الطبيعية وأهميته في عصر البيانات.

  • تثبيت بيئة العمل (Jupyter Notebook / VS Code) وإعداد مكتبات NLP.

  • استيراد ومعالجة البيانات النصية (ملفات، استعلامات، بيانات من الويب).

  • تنظيف البيانات النصية (إزالة الرموز، التكرارات، الكلمات الشائعة).

  • تحويل النصوص إلى بيانات رقمية باستخدام تقنيات مثل Bag of Words وTF-IDF.

  • استخدام مكتبة NLTK وspaCy للتحليل اللغوي (تقطيع الجمل، التعرف على الكيانات).

  • تحليل المشاعر والتصنيف باستخدام نماذج تعلم الآلة (Scikit-Learn).

  • بناء نموذج لتصنيف الرسائل أو التدوينات النصية.

  • استخدام النماذج المدربة لتوقع أو فهم محتوى نصي جديد.

  • مشروع تطبيقي: تحليل مشاعر مراجعات العملاء / تصنيف الأخبار / تلخيص المقالات.

⠀ ⠀

المتطلبات:

لا يوجد.
⠀⠀

المخرجات / ماذا ستتعلم؟

بعد الانتهاء من هذه الدورة التدريبية ستكون قادرًا على:
  1. فهم أساسي لطرق تحليل النصوص بلغة Python.
  2. استخدام مكتبات مثل NLTK، spaCy، Scikit-Learn، وPandas في تحليل اللغة.
  3. بناء نماذج أولية لفهم وتصنيف النصوص.
  4. تطوير مشاريع بسيطة لتحليل المحتوى العربي والإنجليزي.

 

تقدم هذه الدورة بالتعاون مع:

 

دورات ذات صلة

اشترك في النشرة البريدية

Please enable JavaScript in your browser to complete this form.

رأيك يهمنا !

Please enable JavaScript in your browser to complete this form.
1. ما هو مستوى تعليمك أو خبرتك في مجال الشهادات الاحترافية؟
2. ما هو تقييمك لدليل الشهادات الاحترافية بشكل عام؟
3. هل وجدت دليل الشهادات الاحترافية مفيداً في فهم متطلبات الشهادات واختيار الشهادة المناسبة؟
5. هل تعتقد أن دليل الشهادات الاحترافية V.2 ساهم في تحسين فرصك المهنية أو تقدمك في مجال عملك؟
6. هل ساعدك دليل الشهادات الاحترافية في اختيارك للشهادة الاحترافية التي تتناسب مع مؤهلاتك؟
7. هل وجدت دليل الشهادات الاحترافية سهل الاستخدام والتنقل؟
8. من أين عرفت عن دليل الشهادات الاحترافية ؟
الأسبوع المحاور الرئيسية التاريخ اليوم المحاور الفرعية الوقت الحضور المدرب
الأسبوع 1
تحليل البيانات وتعلّم الآلة
2023/07/30
الأحد
مقدمة في علم البيانات 4:00 - 6:00 م
افتراضي
أ/ وجدان السريع
استراحة 30 د
أهم مصادر الحصول على البيانات تحميل البايثون 6:30 - 8:00 م
2023/07/31
الاثنين
مقدمه في البايثون، ماهي لغة بايثون وأهميتها ومميزاتها التعامل مع البيانات العددية numby 4:00 - 6:00 م
استراحة 30 د
استخدام pandas data manipulation تطبيق عملي 6:30 - 8:00 م
2023/08/01
الثلاثاء
مقدمة حول مجال الذكاء الاصطناعي والمهن المرتبطة به 4:00 - 6:00 م
 
 
 
استراحة 20 د
مقدمة حول مجال تعلم الآلة وأساسياته 6:20 - 7:40 م
2023/08/02
الأربعاء
الانحدار الخطي واللوجستي 4:00 - 6:00 م
استراحة 20 د
مصفوفة الالتباس (Confusion Matrix) وخوارزمية KNN 6:20 - 7:40 م
2023/08/03
الخميس
خوارزمية شجرة القرار (Decision Tree) 4:00 - 6:00 م
استراحة 20 د
نظرة عامة على التعلم الغير خاضع للإشراف مع مثال تطبيقي 6:20 - 7:40 م
الأسبوع 2
النشر (عمليات التعلم الآلي)
2023/08/06
الأحد
ما هي الـML Engineering والـMLOpes 4:00 - 6:00 م
افتراضي
أ/ زياد القحطاني
استراحة 20 د
مفهوم الـmicro services 6:20 - 7:40 م
2023/08/07
الاثنين
افضل الممارسات في بناء الخوارزميات 4:00 - 6:00 م
استراحة 20 د
افضل الممارسات في بناء الخوارزميات 6:20 - 7:40 م
2023/08/08
الثلاثاء
طرق سحب البيانات للخوارزميات 4:00 - 6:00 م
استراحة 20 د
طرق سحب البيانات للخوارزميات 6:20 - 7:40 م
2023/08/09
الأربعاء
بناء APIs وwebhooks 4:00 - 6:00 م
استراحة 20 د
ما هي docker والية استخدامها 6:20 - 7:40 م
2023/08/10
الخميس
اطلاق خوارزمية الى مشروع متكامل 4:00 م - 6:00 م
افتراضي
استراحة 20 د
اطلاق خوارزمية الى مشروع متكامل 6:20 م - 7:40 م
الأسبوع 3
بناء بيانات لانترنت الأشياء
2023/08/13
الأحد
مقدمة في إنترنت الأشياء IOT مقدمة في المنطق الرقمي والإشارات الإلكترونية تمرين تطبيقي 4:00 م - 6:00 م
افتراضي
د/ ندى الزبن
استراحة 30 د
تطبيق عملي على المنصة الافتراضية Tinkercad انشاء دائرة كهربائية على الاردوينو 6:30 م - 8:00 م
2023/08/14
الاثنين
تطور تقنية الاتصالات مقدمة في الشبكات مفهوم عنوان الشبكة Network address مقدمة في برنامج Cisco Packet Tracer - CPT 4:00 م - 6:00 م
استراحة 30 د
تطبيق عملي على برنامج سيسكو باكت تريسر CPT 6:30 م - 8:00 م
2023/08/15
الثلاثاء
نظام انترنت الاشياء IOT system arachitecture الاشياء الذكية Smart objects أنواع المتحكمات MCU &SBC 4:00 م - 6:00 م
استراحة 30 د
تطبيق عملي على برنامج سيسكو باكت تريسر CPT 6:30 م - 8:00 م
2023/08/16
الأربعاء
تصميم شبكة IOT بروتوكولات IOT بروتوكول MQTT طرق اتصال البرامج بالشبكة 4:00 م - 6:00 م
استراحة 30 د
تطبيق عملي على برنامج سيسكو باكت تريسر CPT 6:30 م - 8:00 م
2023/08/17
الخميس
شبكات سيسكو networking Cisco مراكز البيانات centers data تطبيق مشاريع على إنترنت الأشياء معايير مشروع التخرج 4:00 م - 6:00 م
استراحة 30 د
تطبيق عملي على برنامج سيسكو باكت تريسر CPT 6:30 م - 8:00 م
الأسبوع 4
العمل على المشروع
 
2023/08/20 الأحد ساعة مكتبية افتراضية 4:00 م - 6:00 م
افتراضي
ساعة مكتبية افتراضية مع ا/وجدان
2023/08/21 الاثنين ساعة مكتبية افتراضية 4:00 م - 6:00 م ساعة مكتبية افتراضية مع ا/زياد
2023/08/22 الثلاثاء ساعة مكتبية افتراضية 4:00 م - 6:00 م ساعة مكتبية افتراضية مع د/ندى
2023/08/23 الأربعاء
2023/08/24 الخميس يوم العرض الحفل الختامي لعرض الشاريع <strongي