الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر: تلخيص النصوص واستخراج الكيانات المذاة (NER) باستخدام Python

بيانات النصوص متوفرة في كل مكان، ولكن استخلاص المعلومات الرئيسية وتكثيف المحتوى الطويل يمكن أن يمثل تحدياً كبيراً. تتيح لك هذه الدورة أتمتة هذه المهام المعقدة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. بنهاية هذه الدورة، ستكتسب المهارات العملية لتنفيذ حلول فعالة لتلخيص النصوص واستخراج الكيانات المسماة (NER)، مما يتيح لك استخلاص رؤى قيمة من بيانات النصوص غير المنظمة. ما ستتعلمه: * فهم المبادئ الأساسية لمعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، وتلخيص النصوص، واستخراج الكيانات المسماة (NER). * تعلم كيفية تصفح واستخدام مكتبة Hugging Face Transformers لمختلف تطبيقات معالجة اللغات الطبيعية. * تطبيق النماذج المدربة مسبقاً لكل من تلخيص النصوص التجريدي والاستخراجي. * تنفيذ استخراج الكيانات المسماة لتحديد وتسمية المعلومات الرئيسية بدقة مثل الأسماء والمواقع والمنظمات. * ممارسة التقنيات الأساسية لتقييم النماذج والاعتبارات الأخلاقية في معالجة اللغات الطبيعية. * استكشاف المفاهيم الأساسية لهندسة الأوامر (Prompt Engineering) لتوجيه نماذج توليد النصوص في سياقات التلخيص. تبدأ هذه الدورة بمفاهيم معالجة اللغات الطبيعية الأساسية وتقدم لك تدريجياً التطبيقات العملية باستخدام Python وبيئة Hugging Face. ستتقدم من فهم أنواع النماذج إلى تطبيقها على بيانات النصوص الواقعية. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين تماماً في معالجة اللغات الطبيعية وPython. لا تتطلب أي خبرة سابقة في الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي أو البرمجة المتقدمة. ابدأ رحلتك في الذكاء الاصطناعي العملي لمعالجة النصوص اليوم.