مقدمة عن الدورة
تعرف على المتطلبات الأساسية والجمهور المستهدف لهذه الدورة.
سنغطي ما يلي...
أهلاً بكم في عالم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المثير، حيث تلتقي الكلمات بالخوارزميات، وتتعلم الآلات فهم اللغة البشرية. لنستكشف كيف يمكنك استخدام هذه القوة، خاصةً مع API OpenAI مع Python .
هل تعلم؟
تعود أصول البرمجة اللغوية العصبية إلى عام ١٩٥٠ عندما اقترح آلان تورينج اختبار تورينج الشهير. تساءل: "هل تستطيع الآلات التفكير؟" اليوم، بفضل البرمجة اللغوية العصبية، تستطيع الآلات إجراء محادثات، وترجمة اللغات، وحتى كتابة الشعر!
ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) فرع من فروع الذكاء الاصطناعي، يُعنى بأجهزة الكمبيوتر التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتوليد اللغة البشرية وفهمها ومعالجتها. تُشكل معالجة اللغة الطبيعية العمود الفقري لأدوات مثل جوجل ترانسليت وسيري وأليكسا وروبوتات الدردشة. فهي تُمكّن أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية وتوليدها ومعالجتها.
يعتمد المستهلكون بشكل متزايد على محركات البحث والبرامج التقنية والمساعدين الافتراضيين للإجابة على أسئلتهم، لذا ازداد الطلب على حلول معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الفعّالة والقابلة للتطوير بشكل كبير. ستُعلّمك هذه الدورة كيفية استخدام API OpenAI مع Python للتفاعل مع أحدث نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، مما يُمكّنك من التعامل مع مهام لغوية متنوعة مثل التلخيص والتصنيف وإكمال النصوص وغيرها.
في هذه الدورة، ستتعلم عن نقاط النهاية المختلفة API OpenAI وكيف يمكن استخدامها لإنجاز مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) معينة.
كيف تعمل معالجة اللغة الطبيعية؟
في جوهرها، تُعلّم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الآلات فهم اللغة البشرية وتوليدها. ويتطلب تحقيق ذلك مزيجًا من القواعد اللغوية وخوارزميات التعلم الآلي. دعونا نُقسّمها إلى خطوات سهلة الفهم:
الخطوة 1: تقسيم النص إلى أجزاء
عندما تكتب أو تتحدث، تبدأ البرمجة اللغوية العصبية بتقسيم إدخال إلى مكونات أصغر:
التجزئة: تقسيم النص إلى كلمات أو عبارات (على سبيل المثال، "أنا أحب البرمجة اللغوية العصبية" → ["أنا،" "أحب،" "البرمجة اللغوية العصبية"]).
تقسيم الجملة: تقسيم الفقرات إلى جمل.
الخطوة الثانية: فهم الكلمات
بمجرد تقسيم النص، يحتاج النظام إلى معرفة معنى الكلمات:
توضيح معنى الكلمة: تحديد المعنى الصحيح لكلمة ما بناءً على السياق. على سبيل المثال، قد تعني كلمة "بنك" ضفة نهر أو مؤسسة مالية.
تصنيف أجزاء الكلام: تحديد ما إذا كانت الكلمة اسمًا أو فعلًا أو صفة وما إلى ذلك.
الخطوة 3: العثور على الصورة الأكبر
الكلمات وحدها لا تحكي القصة كاملة، لذا ينظر النظام إلى العلاقات بينها:
التعرف على الكيان المسمى (NER): تحديد الأسماء الصحيحة (على سبيل المثال، "باريس" كمدينة، "إيلون ماسك" كشخص).
التحليل: معرفة كيفية ارتباط الكلمات نحويًا مع بعضها البعض.
الخطوة 4: تطبيق الذكاء الاصطناعي
الآن يأتي سحر الذكاء الاصطناعي:
تحليل المشاعر: اكتشاف النغمة أو العاطفة (على سبيل المثال، سعيد، حزين، محايد).
التلخيص: تكثيف المعلومات في نص أقصر وذو معنى.
الإجابة على الأسئلة: الرد على استفسارات المستخدم من خلال تحليل إدخال واسترجاع الإجابات.
الخطوة 5: التعلم المستمر
تتحسن نماذج معالجة اللغة الطبيعية الحديثة مثل GPT من OpenAI بشكل مستمر من خلال:
التدريب على البيانات الضخمة: التعلم من مليارات عينات النصوص.
الملاحظات: استخدام تفاعلات المستخدم لتحسين الاستجابات.
إن فهم هذه الخطوات يُمكّنك من تقدير تعقيد أدوات مثل Siri وGoogle Translate وChatbots. كل خطوة تُشبه قطعة أحجية، تتجمع معًا لجعل التواصل بين الإنسان والحاسوب سلسًا وفعالًا.
هل تعلم؟
هل تساءلت يومًا كيف تُرشّح نتفليكس البرامج أو كيف تُصفّى رسائل البريد الإلكتروني العشوائية؟ هذا ما تُميّز تقنية البرمجة اللغوية العصبية (NLP)! من تحليل مشاعر التغريدات إلى تحسين محركات البحث، تُؤثّر تقنية البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على حياتك أكثر مما تتصور.
ما هو API؟
واجهة برمجة التطبيقات (API) هي بوابة برمجية تسمح لمكونات البرامج المختلفة بالتواصل مع بعضها البعض. تساعد API على عرض قدرات التطبيق للعالم الخارجي، مما يسمح بالوصول البرمجي إلى بياناته.
لنفترض أن تطبيقًا يسمح بإجراء مهام معالجة اللغة الطبيعية على إدخال المُقدمة. سيسمح إنشاء API برمجة تطبيقات لهذا التطبيق وعرضها للآخرين بإجراء عمليات معالجة اللغة الطبيعية برمجيًا، مثل التصنيف والتلخيص، على النص المُقدم.
المتطلبات الأساسية
تفترض هذه الدورة أن القراء لديهم ما يلي:
فهم أساسي لواجهات برمجة التطبيقات
المعرفة الأساسية بلغة Python
المعرفة الأساسية بمفاهيم التعلم الآلي والبرمجة اللغوية العصبية
الجمهور المستهدف
هذه الدورة مخصصة للأنواع التالية من المتعلمين:
مبتدئ يريد البدء في استخدام واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالتعلم الآلي (ML).
متعلم لديه بعض المعرفة بمهام معالجة اللغة الطبيعية المختلفة ويريد استكشاف API OpenAI لمهام معالجة اللغة الطبيعية
محترف عمل بالفعل مع نماذج معالجة اللغة الطبيعية المختلفة ويريد دمج API OpenAI في مشروعه
هيكل الدورة
ستتناول الدورة ثلاث نقاط نهاية: الإكمال، والتعديلات، والتضمينات. تُستخدم كل نقطة نهاية لأغراض مختلفة. لكل نقطة نهاية، سنتناول أمثلة ومهامًا متنوعة يمكن إنجازها من خلالها، بالإضافة إلى حالات استخدام واقعية لها. بعد ذلك، سنُنشئ تطبيقًا تجريبيًا لمراقبة كيفية دمج إحدى هذه النقاط في تطبيقاتنا.
قم بإلقاء نظرة على الخريطة الذهنية للمقرر أدناه.