اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آشنایی با سرویس Amazon Comprehend برای تحلیل متن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با سرویس Amazon Comprehend برای تحلیل متن

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی با استفاده از هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل متنی با استفاده از خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی هوش مصنوعی در تحلیل متن
• 3. معرفی سرویس‌های ابری برای پردازش زبان
• 4. آشنایی با Amazon Comprehend
• 5. نصب و پیکربندی اولیه AWS CLI
• 6. ایجاد حساب کاربری AWS
• 7. مفاهیم کلیدی در Comprehend
• 8. شناسایی زبان در متن
• 9. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 10. استخراج عبارات کلیدی
• 11. تحلیل احساسات در متن
• 12. تشخیص نیت کاربر
• 13. شناسایی موضوعات در اسناد
• 14. مقایسه مدل‌های مختلف تحلیل احساسات
• 15. کاربرد NER در حوزه‌های مختلف
• 16. استخراج اطلاعات از متون پزشکی
• 17. تحلیل بازخورد مشتریان
• 18. شناسایی کلمات کلیدی در مقالات علمی
• 19. مدل‌های آماری در پردازش زبان طبیعی
• 20. یادگیری ماشین برای تحلیل متن
• 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
• 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای متن
• 23. معماری ترنسفورمر
• 24. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 25. فرهنگ لغت و واژگان در پردازش زبان
• 26. پیش‌پردازش متن (Tokenization, Stemming, Lemmatization)
• 27. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 28. بردارسازی متن (Text Vectorization)
• 29. مدل‌های Bag-of-Words
• 30. مدل‌های TF-IDF
• 31. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings)
• 32. Word2Vec
• 33. GloVe
• 34. FastText
• 35. معرفی مدل‌های Transformer پیشرفته
• 36. BERT و کاربردهای آن
• 37. GPT و قابلیت‌های آن
• 38. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 39. آموزش مدل‌های سفارشی در Comprehend
• 40. ساخت مدل‌های NER سفارشی
• 41. ساخت مدل‌های تشخیص موضوع سفارشی
• 42. ساخت مدل‌های تحلیل احساسات سفارشی
• 43. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 44. معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, F1-Score)
• 45. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 46. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
• 47. کاربرد Comprehend در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 48. تحلیل محتوای اخبار و رسانه‌ها
• 49. مدیریت دانش سازمانی
• 50. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 51. خلاصه‌سازی خودکار متون
• 52. ترجمه ماشینی با هوش مصنوعی
• 53. شناسایی اسپم و فیلترینگ محتوا
• 54. تحلیل متن در حوزه حقوقی
• 55. تحلیل متن در حوزه بانکی و مالی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 56. کاربرد در توسعه دستیارهای صوتی
• 57. طراحی چت‌بات‌های هوشمند
• 58. امنیت اطلاعات در پردازش زبان طبیعی
• 59. حریم خصوصی در تحلیل متن
• 60. اخلاق در هوش مصنوعی و پردازش زبان
• 61. محدودیت‌های مدل‌های فعلی
• 62. آینده پردازش زبان طبیعی
• 63. تکنیک‌های پیشرفته پیش‌پردازش
• 64. شناسایی روابط بین موجودیت‌ها (Relation Extraction)
• 65. تشخیص کنایه و استعاره در متن
• 66. تحلیل احساسات در سطح جملات و پاراگراف‌ها
• 67. مدل‌های گراف دانش در پردازش زبان
• 68. استفاده از پردازش زبان طبیعی در یادگیری ماشین
• 69. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 70. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در NLP
• 71. پردازش زبان طبیعی در فارسی
• 72. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 73. منابع داده برای زبان فارسی
• 74. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 75. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر برای زبان فارسی
• 76. مدل‌های زبانی فارسی
• 77. کاربرد Comprehend در زبان فارسی
• 78. تنظیم دقیق مدل‌ها برای زبان فارسی
• 79. ارزیابی مدل‌های فارسی
• 80. استفاده از Comprehend برای تحلیل متون فارسی
• 81. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی در استفاده از Comprehend
• 82. مقایسه Comprehend با سایر سرویس‌های مشابه
• 83. نکات تکمیلی در استفاده از Comprehend
• 84. پروژه‌های عملی با Amazon Comprehend
• 85. تحلیل بازخورد کاربران در پلتفرم‌های ایرانی (با رعایت قوانین)
• 86. شناسایی محتوای نامناسب در پلتفرم‌های آموزشی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 87. استخراج اطلاعات کلیدی از اسناد اداری (با رعایت قوانین)
• 88. ساخت سیستم‌های پیشنهاد محتوا بر اساس تحلیل متن
• 89. تحلیل روندها در داده‌های متنی
• 90. کاربرد در حوزه سلامت (با رعایت چارچوب وزارت بهداشت)
• 91. کاربرد در حوزه آموزش (با رعایت چارچوب وزارت علوم)
• 92. تکنیک‌های بصری‌سازی نتایج تحلیل متن
• 93. جمع‌بندی و نگاه به آینده