دوره پیاده‌سازی راهکارهای هوشمند پردازش متن در بستر ابری گوگل (Google Cloud) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی راهکارهای هوشمند پردازش متن در بستر ابری گوگل (Google Cloud)

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل داده‌های متنی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم پردازش زبان طبیعی در بستر رایانش ابری
• 2. معماری سرویس‌های هوش مصنوعی گوگل کلاود
• 3. راه اندازی و پیکربندی محیط Google Cloud Platform
• 4. آشنایی با APIهای پردازش زبان طبیعی گوگل
• 5. پیش‌پردازش داده‌های متنی و پاکسازی متن در محیط ابری
• 6. تکنیک‌های توکنایز کردن و نرمال‌سازی متون فارسی و انگلیسی
• 7. تحلیل ساختار دستوری و تجزیه نحوی جملات
• 8. استخراج موجودیت‌های نام‌دار با استفاده از Google Cloud NLP
• 9. تحلیل احساسات و دیدگاه در متون با سرویس‌های ابری
• 10. طبقه‌بندی متون و دسته‌بندی خودکار اسناد در مقیاس بزرگ
• 11. استفاده از سرویس Cloud Translation برای ترجمه ماشینی
• 12. به‌کارگیری سرویس Speech-to-Text برای تبدیل گفتار به متن
• 13. پیاده‌سازی تشخیص نیت کاربر برای چت‌بات‌های هوشمند
• 14. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌های متنی در Cloud Storage
• 15. استفاده از BigQuery برای تحلیل کلان‌داده‌های متنی
• 16. یکپارچه‌سازی مدل‌های NLP با Google Cloud Functions
• 17. آموزش و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی با AutoML Natural Language
• 18. استفاده از سرویس Vertex AI برای مدیریت چرخه عمر مدل‌های متنی
• 19. استقرار مدل‌های NLP در محیط تولید با استفاده از کانتینرها
• 20. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت داده‌ها در سرویس‌های هوشمند گوگل
• 21. مانیتورینگ و ارزیابی عملکرد مدل‌های پردازش متن در فضای ابری
• 22. بهینه‌سازی هزینه‌ها در پروژه‌های پردازش متن ابری
• 23. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند مبتنی بر دانش سازمانی
• 24. استخراج اطلاعات از اسناد تصویری با استفاده از Document AI
• 25. تحلیل شبکه‌های معنایی و روابط بین کلمات در فضای ابری
• 26. استفاده از یادگیری انتقالی برای بهبود دقت مدل‌های زبانی
• 27. مقیاس‌پذیری راهکارهای پردازش متن با استفاده از Kubernetes
• 28. تکنیک‌های پیشرفته در خوشه‌بندی متون با ابزارهای گوگل
• 29. کاربرد پردازش زبان طبیعی در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی مجاز
• 30. طراحی خط لوله پردازش متن (Pipeline) با استفاده از Cloud Dataflow
• 31. تولید محتوای متنی هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ گوگل
• 32. اعتبارسنجی و تست مدل‌های پردازش زبان در محیط ابری
• 33. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در پردازش داده‌های متنی
• 34. بررسی چالش‌های پردازش زبان فارسی در مدل‌های ابری
• 35. توسعه اپلیکیشن‌های هوشمند متنی با استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی گوگل
• 36. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌های زبانی در Vertex AI Model Registry
• 37. به‌کارگیری تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت در تحلیل داده‌های متنی
• 38. استفاده از الگوهای طراحی (Design Patterns) در توسعه سیستم‌های NLP ابری
• 39. عیب‌یابی و رفع خطاهای متداول در سرویس‌های هوشمند گوگل
• 40. ارائه نتایج تحلیل متن در داشبوردهای مدیریتی با Looker
• 41. آینده‌نگری و روندهای نوین در پردازش زبان طبیعی ابری