طارق بن جعبل طعيمان

مهندس ذكاء اصطناعي

0%

الرئيسيةالمشاريعمعالجة اللغة الطبيعيةنظام الترجمة الآلية العصبية
معالجة اللغة الطبيعية
مشروع عملي احترافي

نظام الترجمة الآلية العصبية

بناء نموذج ترجمة عربي-إنجليزي باستخدام Transformers

متقدم
3-4 أسابيع
4 مهارات

مقدمة المشروع

في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية بناء نموذج ترجمة عربي-إنجليزي باستخدام transformers. هذا المشروع مصمم خصيصاً لمستوى متقدمويستغرق تقريباً 3-4 أسابيع لإكماله بشكل كامل.

سنتبع منهجية CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) المعترف بها عالمياً، والتي تضمن بناء مشروع احترافي قابل للتطبيق في بيئة الإنتاج.

ماذا ستتعلم؟

📊 فهم Neural Machine Translation
🔍 استكشاف parallel corpora
🧹 معالجة أزواج الترجمة
⚙️ استخدام MarianMT أو mBART
✅ تقييم بـ BLEU Score
🚀 نشر خدمة ترجمة
منهجية CRISP-DM

خطوات العمل التفصيلية

اتبع هذه الخطوات الست لبناء مشروع احترافي

1
📊

Business Understanding

فهم المشكلة

تحديد الأهداف والمتطلبات من منظور الأعمال

الخطوات العملية:

الحاجة للترجمة في التواصل العالمي

2
🔍

Data Understanding

فهم البيانات

جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها

الخطوات العملية:

OPUS Arabic-English Corpus

3
🧹

Data Preparation

تحضير البيانات

تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة

الخطوات العملية:

تنظيف وموازنة أزواج الجمل

4
⚙️

Modeling

بناء النموذج

اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة

الخطوات العملية:

Fine-tune MarianMT على بيانات مخصصة

5

Evaluation

التقييم

تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف

الخطوات العملية:

حساب BLEU و TER

6
🚀

Deployment

النشر

نشر النموذج في بيئة الإنتاج

الخطوات العملية:

API ترجمة ثنائية الاتجاه

المصادر والأدوات

OPUS Parallel Corpus
MarianNMT
sacrebleu for Evaluation

المهارات المطلوبة

Machine TranslationMarianMTSeq2SeqBLEU Score

إحصائيات سريعة

المستوىمتقدم
المدة3-4 أسابيع
المهارات4
الخطوات6
العودة للمشاريع