اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات و استخراج مفاهیم کلیدی با Amazon Comprehend

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات و استخراج مفاهیم کلیدی با Amazon Comprehend

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن

موضوع میانی: کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل متون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی تحلیل متن
• 3. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 4. کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل متون
• 5. مقدمه‌ای بر Amazon Comprehend
• 6. معماری Amazon Comprehend
• 7. خدمات اصلی Comprehend
• 8. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار
• 9. شناسایی عبارات کلیدی
• 10. تحلیل احساسات
• 11. شناسایی زبان
• 12. طبقه بندی متن
• 13. شناسایی موضوعات
• 14. مقایسه مدل‌های تحلیل احساسات
• 15. مبانی تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 16. چالش‌های تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 17. ابزارهای تحلیل احساسات
• 18. مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 19. شبکه‌های عصبی در تحلیل احساسات
• 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 22. مدل‌های ترنسفورمر
• 23. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
• 24. مدل BERT
• 25. مدل GPT
• 26. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در تحلیل متن
• 27. آموزش مدل‌های زبان بزرگ
• 28. تنظیم دقیق مدل‌های زبان
• 29. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 30. Amazon Comprehend و مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 31. شناسایی موجودیت‌ها در متن
• 32. انواع موجودیت‌ها
• 33. شناسایی نام افراد
• 34. شناسایی مکان‌ها
• 35. شناسایی سازمان‌ها
• 36. شناسایی تاریخ‌ها
• 37. شناسایی مقادیر عددی
• 38. شناسایی عبارات کلیدی
• 39. اهمیت استخراج عبارات کلیدی
• 40. روش‌های استخراج عبارات کلیدی
• 41. TF-IDF
• 42. TextRank
• 43. استفاده از Amazon Comprehend برای استخراج عبارات کلیدی
• 44. تحلیل احساسات در متون فارسی
• 45. شناسایی احساسات مثبت، منفی و خنثی
• 46. شناسایی شدت احساسات
• 47. کاربردهای تحلیل احساسات
• 48. تحلیل نظرات مشتریان
• 49. تحلیل بازخوردهای شبکه‌های اجتماعی
• 50. تحلیل اخبار و مقالات
• 51. شناسایی زبان متون
• 52. اهمیت شناسایی زبان
• 53. دقت شناسایی زبان
• 54. کاربرد شناسایی زبان
• 55. طبقه بندی متن
• 56. انواع روش‌های طبقه بندی متن
• 57. طبقه بندی مبتنی بر قوانین
• 58. طبقه بندی مبتنی بر یادگیری ماشین
• 59. استفاده از Amazon Comprehend برای طبقه بندی متن
• 60. تنظیم پارامترهای Amazon Comprehend
• 61. مدیریت APIهای Comprehend
• 62. کار با SDKهای Comprehend
• 63. مثال‌های عملی با Amazon Comprehend
• 64. تحلیل احساسات در نمونه‌های واقعی
• 65. شناسایی موجودیت‌ها در داده‌های واقعی
• 66. استخراج عبارات کلیدی از متون فارسی
• 67. طبقه بندی متون خبری
• 68. کاربرد Comprehend در حوزه کسب و کار
• 69. تحلیل رضایت مشتریان
• 70. تحلیل رقبا
• 71. مدیریت شهرت برند
• 72. کاربرد Comprehend در حوزه پژوهش
• 73. تحلیل مقالات علمی
• 74. استخراج اطلاعات از متون پژوهشی
• 75. کاربرد Comprehend در حوزه عمومی
• 76. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 77. پایش افکار عمومی
• 78. ملاحظات اخلاقی در تحلیل متن
• 79. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 80. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 81. راهکارهای مقابله با سوگیری
• 82. امنیت داده‌ها در Amazon Comprehend
• 83. مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 84. اصول حفظ حریم خصوصی در ایران
• 85. کاربرد هوش مصنوعی در چارچوب قوانین ایران
• 86. تحلیل متن با رویکرد بومی
• 87. تحلیل احساسات در فرهنگ ایرانی
• 88. استخراج مفاهیم کلیدی در زبان فارسی
• 89. طبقه بندی متون فارسی با در نظر گرفتن ظرافت‌ها
• 90. ملاحظات شرعی در تحلیل محتوا
• 91. تطابق با آیین‌نامه‌های محتوای دیجیتال
• 92. رویکرد علمی در تحلیل احساسات
• 93. پرهیز از موضوعات ممنوع در تحلیل متن
• 94. جایگزینی هوشمندانه مفاهیم حساس
• 95. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 96. معیارهای ارزیابی دقت و صحت
• 97. بهبود عملکرد مدل‌ها
• 98. آینده پردازش زبان طبیعی
• 99. تحولات جدید در هوش مصنوعی
• 100. نقش هوش مصنوعی در تحلیل متن در آینده