راهنمای جامع NLP و بینایی کامپیوتر: چگونه AI دنیا را می‌بیند و می‌فهمد؟
راهنمای جامع پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر برای توسعه‌دهندگان, با تمرکز بر مفاهیم کلیدی, ابزارها, چالش‌های زبان فارسی و پروژه‌های عملی.
۱۴۰۴/۵/۱۴32 دقیقه0 بازدید
راهنمای جامع پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر برای توسعه‌دهندگان, با تمرکز بر مفاهیم کلیدی, ابزارها, چالش‌های زبان فارسی و پروژه‌های عملی.
تیم تخصصی راهیانا در حوزه هوش مصنوعی و API
import { CodeBlock } from '@/components/CodeBlock';
هوش مصنوعی برای تعامل با دنیای ما به دو حس کلیدی نیاز دارد: توانایی فهمیدن زبان انسان و دیدن و درک دنیای بصری. این دو قابلیت, به ترتیب توسط پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر (Computer Vision) فراهم می‌شوند. این دو حوزه, از هیجان‌انگیزترین و پرکاربردترین شاخه‌های AI هستند که به ماشین‌ها اجازه می‌دهند تا به روشی شبیه‌تر به انسان, با جهان تعامل کنند.
این مقاله یک راهنمای جامع است که شما را با مفاهیم بنیادی, چالش‌ها, ابزارهای کلیدی و پروژه‌های عملی در هر دو حوزه آشنا می‌کند.
پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها قدرت درک, تفسیر و تولید زبان انسانی را می‌دهد. از چت‌بات‌ها گرفته تا دستیارهای صوتی و سیستم‌های ترجمه, همگی بر پایه NLP کار می‌کنند.
پردازش زبان طبیعی یک فرآیند چند مرحله‌ای است:
زبان فارسی به دلیل ویژگی‌های منحصربه‌فرد خود مانند پیوستگی حروف, عدم وجود اعراب‌گذاری کامل و ساختار پیچیده جملات, چالش‌های خاصی را برای NLP ایجاد می‌کند. خوشبختانه, ابزارهای قدرتمندی برای غلبه بر این چالش‌ها توسعه یافته‌اند.
قبل از هر تحلیلی, متن فارسی باید آماده‌سازی شود. این فرآیند که پیش‌پردازش نام دارد, شامل مراحل زیر است:
WordTokenizer) یا جملات (SentenceTokenizer).<CodeBlock language="python" text={` import hazm
text = "کتابهای خوبی در کتابخانه‌ی ما موجود است."
normalizer = hazm.Normalizer() normalized_text = normalizer.normalize(text)
tokens = hazm.WordTokenizer().tokenize(normalized_text)
stemmer = hazm.Stemmer() stemmed_word = stemmer.stem('کتاب‌ها')
`} />
تشخیص بار احساسی یک متن (مثبت, منفی یا خنثی) برای تحلیل نظرات کاربران.
<CodeBlock language="python" text={` from transformers import pipeline
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis", model="HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-sentiment-snappfood")
result = sentiment_analyzer("این غذا کیفیت بسیار پایینی داشت و سرد به دستم رسید.") print(result)
`} />
شناسایی و دسته‌بندی اسامی خاص مانند نام اشخاص, مکان‌ها, سازمان‌ها و تاریخ‌ها در متن.
<CodeBlock language="python" text={` from transformers import pipeline
ner_pipeline = pipeline("ner", model="HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-ner-peyma")
text = "علی از تهران به شرکت گوگل در سال ۲۰۲۱ رفت." entities = ner_pipeline(text) print(entities)
`} />
بینایی کامپیوتر به ماشین‌ها توانایی "دیدن", درک و تفسیر اطلاعات از تصاویر و ویدئوها را می‌دهد. از تشخیص چهره در گوشی‌های هوشمند گرفته تا خودروهای خودران, همگی به این حوزه وابسته‌اند.
این فرآیند نیز شامل چندین مرحله کلیدی است:
شناسایی و مکان‌یابی اشیاء مختلف در یک تصویر (مثلاً تشخیص تمام ماشین‌ها, انسان‌ها و چراغ‌های راهنمایی در یک تصویر خیابان).
<CodeBlock language="python" text={` import cv2 import numpy as np
def detect_objects_in_image(image_path): image = cv2.imread(image_path) height, width, _ = image.shape
# ... (کد مربوط به ایجاد blob و ارسال به شبکه)
# blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
# net.setInput(blob)
# layer_outputs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())
# ... (کد پردازش خروجی و رسم جعبه‌ها دور اشیاء شناسایی شده)
cv2.imshow("Object Detection Result", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
`} />
یکی از ساده‌ترین و در عین حال پرکاربردترین وظایف در بینایی کامپیوتر.
<CodeBlock language="python" text={` import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
image = cv2.imread("team_photo.jpg") # یک عکس با چند چهره gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3)
cv2.imshow("Faces Found", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() `} />
خواندن و استخراج متن فارسی از داخل تصاویر.
<CodeBlock language="python" text={` import pytesseract from PIL import Image
def extract_persian_text_from_image(image_path): try: image = Image.open(image_path) # استفاده از زبان 'fas' برای فارسی text = pytesseract.image_to_string(image, lang='fas') return text except Exception as e: return f"An error occurred: {e}"
extracted_text = extract_persian_text_from_image("persian_document.png") print(extracted_text) `} />
NLP و بینایی کامپیوتر دو بال پرواز هوش مصنوعی به سوی درک دنیای ما هستند. قدرت واقعی زمانی آشکار می‌شود که این دو حوزه با هم ترکیب شوند. سیستمی را تصور کنید که بتواند یک ویدیوی آموزشی را تماشا کند, به طور همزمان صحبت‌های مربی را به متن تبدیل و ترجمه کند و اشیاء و ابزارهایی که مربی استفاده می‌کند را شناسایی و لیست نماید.
تسلط بر مفاهیم و ابزارهای این دو حوزه, شما را از یک برنامه‌نویس صرف به یک معمار سیستم‌های هوشمند تبدیل می‌کند.
چگونه ادغام هوش مصنوعی و APIها به ساخت برنامه‌های هوشمندتر و کارآمدتر کمک می‌کند؟ با الگوهای رایج معماری و کاربردهای واقعی این ادغام آشنا شوید.
