دوره Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش زبان طبیعی برای تحلیل رفتاری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش زبان طبیعی برای تحلیل رفتاری

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه دوره و نقشه راه
• 2. مفاهیم کلیدی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. تحلیل رفتاری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
• 4. چرا Google Cloud Platform برای پروژه‌های NLP؟
• 5. مروری بر اکوسیستم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در GCP
• 6. ایجاد حساب کاربری GCP و آشنایی با Free Tier
• 7. آشنایی با کنسول وب GCP و بخش‌های اصلی آن
• 8. نصب و راه‌اندازی Google Cloud SDK (gcloud CLI)
• 9. مفاهیم پایه IAM: کاربران، نقش‌ها و مجوزها
• 10. تنظیمات اولیه پروژه: فعال‌سازی APIها و مدیریت بودجه
• 11. ذخیره‌سازی داده‌های بدون ساختار با Google Cloud Storage (GCS)
• 12. کار با Bucketها و Objectها در GCS
• 13. مدیریت چرخه حیات داده در GCS
• 14. مقدمه‌ای بر ماشین‌های مجازی با Compute Engine
• 15. راه‌اندازی یک VM برای توسعه NLP
• 16. پردازش بدون سرور با Cloud Functions
• 17. نوشتن اولین Cloud Function برای پردازش متن ساده
• 18. آشنایی با Cloud Shell و ویرایشگر کد داخلی
• 19. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مجازی (VPC) در GCP
• 20. مبانی امنیت شبکه: فایروال‌ها و قوانین دسترسی
• 21. معرفی Google Cloud Natural Language API
• 22. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با NL API
• 23. استخراج موجودیت‌ها (Entity Extraction) با NL API
• 24. تحلیل نحوی (Syntactic Analysis) متن
• 25. طبقه‌بندی محتوا (Content Classification) با NL API
• 26. تحلیل احساسات موجودیت-محور (Entity Sentiment Analysis)
• 27. معرفی Google Cloud Translation API
• 28. ترجمه متن به زبان‌های مختلف به صورت برنامه‌نویسی
• 29. تشخیص خودکار زبان متن
• 30. معرفی Google Cloud Speech-to-Text API
• 31. تبدیل فایل‌های صوتی به متن برای تحلیل
• 32. معرفی Google Cloud Text-to-Speech API
• 33. ساخت اپلیکیشن‌های صوتی از متن
• 34. آشنایی با AutoML Natural Language
• 35. تفاوت مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained) و سفارشی (Custom)
• 36. معماری‌های جمع‌آوری داده برای تحلیل رفتاری
• 37. آشنایی با BigQuery به عنوان انبار داده
• 38. بارگذاری داده‌های متنی در BigQuery
• 39. اجرای کوئری‌های SQL برای تحلیل اولیه متن
• 40. توابع داخلی BigQuery برای کار با متن
• 41. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی (Text Cleaning)
• 42. توکنیزه‌سازی (Tokenization) و حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 43. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 44. برچسب‌گذاری داده‌ها (Data Labeling) برای مدل‌های سفارشی
• 45. استفاده از Vertex AI Data Labeling Service
• 46. پردازش داده‌های جریانی با Pub/Sub
• 47. ایجاد یک Topic و Subscription در Pub/Sub
• 48. پردازش دسته‌ای داده با Dataflow
• 49. نوشتن یک پایپ‌لاین ساده Dataflow برای تبدیل متن
• 50. یکپارچه‌سازی Cloud Storage، Pub/Sub و BigQuery
• 51. معرفی Vertex AI: پلتفرم یکپارچه یادگیری ماشین
• 52. آشنایی با Vertex AI Workbench و Jupyter Notebooks مدیریت‌شده
• 53. چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps) در Vertex AI
• 54. آموزش اولین مدل طبقه‌بندی متن سفارشی با AutoML
• 55. آموزش مدل استخراج موجودیت سفارشی با AutoML
• 56. آموزش مدل تحلیل احساسات سفارشی با AutoML
• 57. ارزیابی متریک‌های مدل‌های AutoML (دقت، بازیابی، F1-Score)
• 58. استقرار (Deploy) مدل AutoML روی یک Endpoint
• 59. فراخوانی مدل مستقرشده برای پیش‌بینی آنلاین
• 60. پیش‌بینی دسته‌ای (Batch Prediction) با مدل AutoML
• 61. مقدمه‌ای بر آموزش مدل‌های سفارشی با کد (Custom Training)
• 62. آماده‌سازی محیط توسعه با TensorFlow و Keras در Vertex AI
• 63. ساخت یک مدل طبقه‌بندی متن ساده با Keras
• 64. استفاده از بردارهای کلمه (Word Embeddings) مانند Word2Vec و GloVe
• 65. ساخت و آموزش مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 66. بهبود مدل‌ها با LSTM و GRU
• 67. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمرها (Transformers) و مدل BERT
• 68. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده Hugging Face در Vertex AI
• 69. تنظیم دقیق (Fine-tuning) یک مدل BERT برای تحلیل رفتاری
• 70. کانتینریزه کردن کد آموزش مدل با Docker
• 71. ارسال یک جاب آموزش سفارشی (Custom Training Job) به Vertex AI
• 72. آشنایی با Vertex AI Experiments برای ردیابی آزمایش‌ها
• 73. ثبت مدل‌های آموزش‌دیده در Vertex AI Model Registry
• 74. بهینه‌سازی هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning) در Vertex AI
• 75. معماری اپلیکیشن‌های مبتنی بر NLP در GCP
• 76. ساخت یک API ساده با Cloud Functions برای فراخوانی مدل
• 77. ساخت یک API قوی‌تر با Cloud Run
• 78. کانتینریزه کردن اپلیکیشن وب با Docker
• 79. استقرار کانتینر در Cloud Run
• 80. مدیریت نسخه‌ها و ترافیک در Cloud Run
• 81. مقدمه‌ای بر ارکستراسیون کانتینرها با Google Kubernetes Engine (GKE)
• 82. استقرار یک سرویس NLP در یک کلاستر GKE
• 83. مدیریت دسترسی به API با API Gateway
• 84. آشنایی با CI/CD و خودکارسازی فرآیندها
• 85. ساخت یک پایپ‌لاین استقرار خودکار با Cloud Build
• 86. تریگر کردن پایپ‌لاین با تغییرات کد در Cloud Source Repositories
• 87. مانیتورینگ عملکرد اپلیکیشن با Cloud Monitoring
• 88. ثبت لاگ‌ها و تحلیل خطاها با Cloud Logging
• 89. ایجاد داشبورد و هشدارهای سفارشی برای سرویس NLP
• 90. اصول امنیت در فضای ابری (Shared Responsibility Model)
• 91. مدیریت دسترسی دقیق با نقش‌های سفارشی IAM
• 92. استفاده از Service Accounts برای ارتباط بین سرویس‌ها
• 93. حفاظت از داده‌های حساس با Cloud Data Loss Prevention (DLP)
• 94. ملاحظات اخلاقی در تحلیل رفتاری و هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI)
• 95. شناسایی و کاهش بایاس (Bias) در مدل‌های NLP
• 96. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی استفاده از منابع GCP
• 97. مطالعه موردی: تحلیل نظرات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی
• 98. مطالعه موردی: ساخت یک سیستم پیشنهاد محتوای هوشمند
• 99. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم تحلیل رفتار کاربر از ابتدا تا انتها
• 100. جمع‌بندی دوره، گام‌های بعدی و منابع بیشتر

Google Cloud Platform: کلید ورود شما به دنیای تحلیل رفتاری!

آیا به دنبال راهی برای ورود به دنیای پرهیجان و پردرآمد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستید؟ آیا می‌خواهید با استفاده از داده‌ها، رفتارهای انسانی را تحلیل کرده و الگوهای ارزشمندی را کشف کنید؟ دوره آموزشی Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش زبان طبیعی برای تحلیل رفتاری، دقیقا همان چیزی است که به آن نیاز دارید!

در این دوره جامع و کاربردی، شما با استفاده از پلتفرم قدرتمند Google Cloud Platform (GCP)، نحوه ساخت اپلیکیشن‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) را خواهید آموخت. این اپلیکیشن‌ها به شما امکان می‌دهند تا از متن‌ها، نظرات، و داده‌های زبانی، اطلاعات ارزشمندی را استخراج کرده و الگوهای رفتاری را شناسایی کنید. فرقی نمی‌کند یک تحلیلگر بازاریابی باشید، یک محقق اجتماعی، یا یک توسعه‌دهنده نرم‌افزار، این دوره به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را به سطح جدیدی ارتقا دهید.

درباره دوره

این دوره یک سفر جامع به دنیای پردازش زبان طبیعی با استفاده از GCP است. ما از مفاهیم پایه شروع کرده و به تدریج به مباحث پیشرفته‌تر مانند Sentiment Analysis، Entity Recognition، و Topic Modeling می‌پردازیم. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌ها را جمع‌آوری، پردازش، و تحلیل کنید، و چگونه از مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی و درک بهتر رفتارهای انسانی استفاده کنید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود تا اپلیکیشن‌های NLP قدرتمندی را برای حل مسائل واقعی طراحی و پیاده‌سازی کنید.

موضوعات کلیدی

• مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform (GCP) و سرویس‌های کلیدی
• آشنایی با مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی (NLP)
• استفاده از Google Cloud Natural Language API برای تحلیل متن
• Sentiment Analysis: تحلیل احساسات و نظرات
• Entity Recognition: شناسایی موجودیت‌ها در متن
• Topic Modeling: استخراج موضوعات از مجموعه‌های بزرگ متن
• ساخت pipelines داده با استفاده از Cloud Dataflow
• ذخیره و مدیریت داده‌ها با استفاده از Cloud Storage و BigQuery
• استفاده از Machine Learning Engine برای آموزش و استقرار مدل‌ها
• ساخت داشبوردهای تعاملی با استفاده از Data Studio

مخاطبان دوره

این دوره برای طیف گسترده‌ای از افراد مناسب است، از جمله:

• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار علاقه‌مند به یادگیری NLP
• تحلیلگران داده و دانشمندان داده
• متخصصان بازاریابی و تحقیقات بازار
• محققان علوم اجتماعی
• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مرتبط
• هر فردی که به دنبال استفاده از داده‌ها برای درک بهتر رفتارهای انسانی است

چرا این دوره را بگذرانیم؟

گذراندن این دوره مزایای متعددی برای شما به همراه خواهد داشت:

• مهارت‌های پرطرفدار: پردازش زبان طبیعی یکی از پرطرفدارترین و پردرآمدترین حوزه‌های فناوری است.
• آموزش عملی: این دوره بر آموزش عملی و کاربردی تاکید دارد. شما با انجام پروژه‌های واقعی، مهارت‌های خود را تقویت خواهید کرد.
• دسترسی به منابع GCP: با استفاده از پلتفرم GCP، شما به قدرتمندترین ابزارهای تحلیل داده و یادگیری ماشین دسترسی خواهید داشت.
• فرصت‌های شغلی: با گذراندن این دوره، فرصت‌های شغلی متعددی در شرکت‌های بزرگ و استارتاپ‌ها برای شما فراهم خواهد شد.
• به روز رسانی مداوم: مطالب دوره به طور مداوم با آخرین تغییرات و تکنولوژی‌های GCP به روز رسانی می شوند.

سرفصل‌های دوره (100 سرفصل جامع)

در این دوره جامع، شما با جزئیات تمام مباحث مورد نیاز برای ساخت اپلیکیشن‌های پردازش زبان طبیعی با استفاده از GCP آشنا خواهید شد. به دلیل گستردگی مطالب، تنها به برخی از سرفصل های کلیدی اشاره می کنیم:

• **بخش 1: مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform (GCP)**
  • آشنایی با اکوسیستم GCP و خدمات آن
  • ایجاد حساب کاربری و پیکربندی اولیه
  • آشنایی با کنسول GCP و ابزارهای خط فرمان
  • مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
  • بررسی سرویس‌های Compute Engine, Cloud Storage, و BigQuery
  • بررسی سرویس‌های هوش مصنوعی GCP
• **بخش 2: آشنایی با مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی (NLP)**
  • مروری بر تاریخچه و مفاهیم NLP
  • Tokenization, Stemming, و Lemmatization
  • Part-of-Speech Tagging (POS Tagging)
  • Named Entity Recognition (NER)
  • Dependency Parsing
  • Word Embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText)
• **بخش 3: استفاده از Google Cloud Natural Language API برای تحلیل متن**
  • معرفی Google Cloud Natural Language API
  • انجام Sentiment Analysis با استفاده از API
  • تشخیص Entities در متن با استفاده از API
  • انجام Syntax Analysis با استفاده از API
  • تحلیل متن و دسته‌بندی محتوا با استفاده از API
  • استفاده از API برای تشخیص زبان
• **بخش 4: Sentiment Analysis: تحلیل احساسات و نظرات**
  • بررسی تکنیک‌های پیشرفته Sentiment Analysis
  • ساخت مدل‌های سفارشی Sentiment Analysis
  • تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
  • تحلیل نظرات مشتریان در بررسی محصولات
  • مقایسه نتایج Sentiment Analysis با روش‌های مختلف
• **بخش 5: Entity Recognition: شناسایی موجودیت‌ها در متن**
  • بررسی انواع مختلف Entities (Organizations, People, Locations, etc.)
  • ساخت مدل‌های سفارشی Entity Recognition
  • استخراج اطلاعات از متون خبری
  • استخراج اطلاعات از رزومه‌ها
  • استفاده از Named Entity Disambiguation
• **بخش 6: Topic Modeling: استخراج موضوعات از مجموعه‌های بزرگ متن**
  • آشنایی با تکنیک‌های Topic Modeling (LDA, NMF)
  • استفاده از Cloud Dataproc برای پردازش کلان‌داده
  • تحلیل موضوعات در مقالات علمی
  • تحلیل موضوعات در نظرات مشتریان
  • نمایش بصری موضوعات با استفاده از Word Clouds
• **بخش 7: ساخت pipelines داده با استفاده از Cloud Dataflow**
  • معرفی Cloud Dataflow و مدل برنامه‌نویسی Apache Beam
  • ساخت pipelines داده برای پردازش متن
  • پردازش داده‌های بلادرنگ (Real-time Data Processing)
  • استفاده از Cloud Dataflow برای ETL (Extract, Transform, Load)
• **بخش 8: ذخیره و مدیریت داده‌ها با استفاده از Cloud Storage و BigQuery**
  • آشنایی با Cloud Storage و نحوه ذخیره فایل‌ها
  • آشنایی با BigQuery و نحوه تحلیل داده‌ها
  • وارد کردن داده‌ها از Cloud Storage به BigQuery
  • انجام کوئری‌های SQL در BigQuery
  • بهینه‌سازی کوئری‌ها برای سرعت بیشتر
• **بخش 9: استفاده از Machine Learning Engine برای آموزش و استقرار مدل‌ها**
  • آشنایی با Cloud AI Platform (Machine Learning Engine)
  • آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در GCP
  • استقرار مدل‌ها در GCP برای پیش‌بینی
  • بهینه‌سازی مدل‌ها برای دقت و سرعت
• **بخش 10: ساخت داشبوردهای تعاملی با استفاده از Data Studio**
  • معرفی Data Studio و نحوه اتصال به منابع داده
  • ساخت داشبوردهای تعاملی برای نمایش نتایج تحلیل
  • استفاده از نمودارها و ویجت‌ها برای مصورسازی داده‌ها
  • اشتراک‌گذاری داشبوردها با دیگران
  • سفارشی‌سازی داشبوردها برای نیازهای خاص
• ... (90 سرفصل دیگر با جزئیات بیشتر) ...