
Apply advanced rule-based techniques to LLMs and solve real-world business problems using Python
در جهانی که پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) در حال تحول فناوریهای هوش مصنوعی هستند، کتاب Mastering NLP from Foundations to LLMs، نوشتهی رهبران حوزه یادگیری ماشین و NLP، منبعی بینظیر برای توسعهدهندگان، محققان و دانشجویان است که میخواهند از مبانی ریاضی یادگیری ماشین به سمت تکنیکهای پیشرفته NLP، مدلهای زبانی مانند GPT و کاربردهای RAG (Retrieval-Augmented Generation) پیش بروند. این کتاب، منتشرشده در سال ۲۰۲۵، با بیش از ۴۰۰ صفحه محتوای عملی و کدمحور، شما را از مبانی ریاضی مانند جبر خطی و آمار به سمت پیشپردازش متن، طبقهبندی متن، طراحی LLMs با LangChain و روندهای آینده NLP هدایت میکند. با ارائه نمونههای کد پایتون و مطالعات موردی واقعی، این کتاب به شما کمک میکند تا راهحلهای NLP قدرتمند بسازید. اگر به NLP، یادگیری ماشین، LLMs یا روندهای هوش مصنوعی علاقهمند هستید، این کتاب راهنمایی ضروری است.
تصور کنید که بهعنوان یک توسعهدهنده یا محقق، میخواهید یک سیستم NLP برای تحلیل متن یا یک اپلیکیشن مبتنی بر GPT بسازید، اما با پیچیدگیهای ریاضی یا طراحی LLMs آشنا نیستید. این کتاب با رویکردی گامبهگام، شما را از مبانی ریاضی یادگیری ماشین شروع میکند و به سراغ پیشپردازش متن، طبقهبندی با یادگیری ماشین سنتی و عمیق، پیادهسازی LLMs با LangChain، ادغام با RAG و کاوش روندهای آینده میبرد. مثلاً، در فصل پیشپردازش متن، تکنیکهای پاکسازی و آمادهسازی دادههای متنی را یاد میگیرید، در حالی که فصل طراحی LLMs نحوه استفاده از LangChain برای ساخت اپلیکیشنهای پیشرفته را آموزش میدهد. این کتاب با نمونههای کد کامل، تمرینهای عملی و دیدگاههای متخصصان، شما را برای تسلط بر NLP در سال ۲۰۲۵ آماده میکند. کلماتی مانند NLP، LLMs، LangChain و یادگیری ماشین در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
پردازش زبان طبیعی قلب بسیاری از اپلیکیشنهای هوش مصنوعی مدرن، از چتباتها تا سیستمهای توصیهگر است. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، ۷۰% شرکتهای فناوری از LLMs و NLP برای بهبود محصولات خود استفاده میکنند، اما تسلط بر ریاضیات و تکنیکهای پیشرفته آن چالشبرانگیز است. با ارائه آموزشهای جامع و عملی، این شکاف را پر میکند. این کتاب، که برای محققان یادگیری ماشین، متخصصان NLP، اساتید و دانشجویان STEM نوشته شده، بر ، ، ، و تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۶/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای NLP – کدهای پایتون فوقالعادهاند» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/MachineLearning)، کاربران آن را «منبع ضروری برای یادگیری LLMs» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «پوشش LangChain و RAG بینظیر است.» این کتاب، با محتوای هماهنگ با فناوریهای هوش مصنوعی ۲۰۲۵، برای هر کسی که به دنبال تسلط بر NLP است، ایدهآل است.
این کتاب در ۱۱ فصل، با ساختاری منظم از مفاهیم پایه تا تکنیکهای پیشرفته، شما را هدایت میکند. هر فصل با نمونههای کد پایتون، تمرینهای عملی و توضیحات دقیق همراه است. موضوعات کلیدی شامل موارد زیر است:
پیمایش چشمانداز NLP (فصل ۱): معرفی NLP و کاربردهای آن.
تسلط بر جبر خطی، احتمال و آمار (فصل ۲): مبانی ریاضی برای یادگیری ماشین و NLP.
آزادسازی پتانسیلهای یادگیری ماشین در NLP (فصل ۳): تکنیکهای عمومی یادگیری ماشین.
بهینهسازی تکنیکهای پیشپردازش متن (فصل ۴): پاکسازی و آمادهسازی دادههای متنی.
تقویت طبقهبندی متن (فصل ۵): استفاده از یادگیری ماشین سنتی برای طبقهبندی.
بازاندیشی در طبقهبندی متن (فصل ۶): مدلهای یادگیری عمیق برای NLP.
راززدایی از مدلهای زبانی بزرگ (فصل ۷): نظریه و طراحی LLMs با LangChain.
دسترسی به قدرت LLMs (فصل ۸): ادغام پیشرفته با RAG.
کاوش مرزها (فصل ۹): کاربردهای پیشرفته و نوآوریهای LLMs.
سوار بر موج (فصل ۱۰): تحلیل روندهای گذشته، حال و آینده NLP.
دیدگاههای صنعت (فصل ۱۱): پیشبینیهای متخصصان برجسته.
Mastering NLP from Foundations to LLMs با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
کدمحور: نمونههای کامل کد پایتون برای پیادهسازی NLP.
جامع: از مبانی ریاضی تا طراحی LLMs و RAG.
مدرن: پوشش فناوریهای ۲۰۲۵ مانند LangChain و GPT.
نویسندگان متخصص: رهبران حوزه یادگیری ماشین و NLP.
آیندهمحور: دیدگاههای متخصصان در مورد روندهای NLP.
این کتاب برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است:
محققان یادگیری ماشین: برای تسلط بر NLP و LLMs.
متخصصان NLP: برای بهبود مهارتهای عملی.
اساتید و دانشجویان STEM: برای یادگیری مفاهیم پیشرفته.
توسعهدهندگان: برای ساخت اپلیکیشنهای NLP.
علاقهمندان به هوش مصنوعی: برای کاوش روندهای آینده.
دانش پایه یادگیری ماشین: آشنایی با مفاهیم اولیه (ترجیحی).
دانش پایتون: تجربه اولیه با برنامهنویسی پایتون.
ابزارها: محیط پایتون (مانند Jupyter) و کتابخانههایی مانند LangChain.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین برای NLP – کدهای پایتون فوقالعاده.» در Reddit: «منبع ضروری برای یادگیری LLMs.» در Amazon: «LangChain و RAG بینظیر.»
با مطالعه، شما:
مبانی ریاضی یادگیری ماشین و NLP را تسلط مییابید.
پیشپردازش متن را با تکنیکهای بهینه انجام میدهید.
طبقهبندی متن را با یادگیری ماشین و عمیق پیادهسازی میکنید.
LLMs را با LangChain و RAG طراحی و ادغام میکنید.
روندهای آینده NLP را با دیدگاههای متخصصان کاوش میکنید.
راهحلهای عملی برای مشکلات واقعی NLP میسازید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران