دوره جامع طراحی و توسعه سامانه‌های تحلیل متن با استفاده از Azure AI Services همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع طراحی و توسعه سامانه‌های تحلیل متن با استفاده از Azure AI Services

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع میانی: پیاده‌سازی راهکارهای هوشمند مبتنی بر سرویس‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه پردازش زبان طبیعی در زیست‌بوم ابری
• 2. معرفی سرویس‌های هوش مصنوعی مایکروسافت آژور و قابلیت‌های زبانی
• 3. نحوه ایجاد و مدیریت منابع Cognitive Services در پورتال آژور
• 4. آشنایی با مفاهیم پایه تحلیل متن و استخراج اطلاعات
• 5. آموزش کار با سرویس Language Understanding برای درک نیت کاربر
• 6. ساخت و پیکربندی پروژه در Language Studio
• 7. کار با متون فارسی در مدل‌های تحلیل متن آژور
• 8. استخراج کلیدواژه‌ها و عبارات کلیدی از اسناد متنی
• 9. تحلیل احساسات و استخراج دیدگاه‌های کاربران در متن
• 10. شناسایی و استخراج موجودیت‌های نام‌دار در متون تخصصی
• 11. دسته‌بندی خودکار متون با استفاده از مدل‌های طبقه‌بندی
• 12. اتصال به سرویس‌های هوش مصنوعی از طریق API و Rest Client
• 13. مدیریت احراز هویت و امنیت در فراخوانی سرویس‌های ابری
• 14. توسعه اولین سامانه تحلیل متن با استفاده از پایتون
• 15. پیاده‌سازی پردازش دسته‌ای اسناد متنی برای تحلیل‌های حجیم
• 16. آشنایی با سرویس ترجمه متن و کاربردهای آن در سامانه‌های چندزبانه
• 17. آموزش فراخوانی سرویس ترجمه برای متون فارسی و انگلیسی
• 18. پیکربندی و مدیریت فرهنگ‌های لغت سفارشی در سرویس ترجمه
• 19. استفاده از سرویس پرسش و پاسخ برای طراحی بات‌های هوشمند
• 20. ساخت پایگاه دانش مبتنی بر اسناد متنی و فایل‌های متنی
• 21. آموزش نحوه آموزش مدل‌های پرسش و پاسخ با داده‌های بومی
• 22. یکپارچه‌سازی سرویس‌های زبانی با محیط‌های توسعه نرم‌افزار
• 23. مدیریت خطاها و بهینه‌سازی فراخوانی سرویس‌ها در محیط ابری
• 24. استفاده از قابلیت‌های شناسایی زبان در متون چندزبانه
• 25. پایش و مانیتورینگ عملکرد سرویس‌های هوش مصنوعی در آژور
• 26. بررسی هزینه‌ها و مدیریت بودجه در پروژه‌های هوش مصنوعی ابری
• 27. اصول طراحی رابط کاربری برای سامانه‌های تحلیل متن
• 28. ذخیره‌سازی نتایج تحلیل متن در پایگاه‌های داده ابری
• 29. نمایش داده‌های تحلیل شده با استفاده از ابزارهای داشبوردسازی
• 30. مطالعه موردی طراحی سامانه تحلیل نظرات کاربران در محصولات داخلی
• 31. ارتقای دقت مدل‌ها با استفاده از داده‌های بازخورد
• 32. رعایت اصول اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش داده‌های متنی
• 33. بررسی محدودیت‌های فنی و راهکارهای افزایش دقت در متون فارسی
• 34. تلفیق سرویس‌های زبانی با سایر سرویس‌های ابری آژور
• 35. پیاده‌سازی خط لوله پردازش متن با استفاده از Azure Functions
• 36. به‌کارگیری مدل‌های پیش‌ساخته در پروژه‌های سازمانی
• 37. تست و ارزیابی مدل‌های زبانی با داده‌های واقعی
• 38. بهینه‌سازی پاسخ‌دهی سرویس‌ها در کاربردهای بلادرنگ
• 39. مستندسازی و استقرار نهایی سامانه‌های تحلیل متن
• 40. نقشه راه توسعه مهارت‌های پیشرفته در هوش مصنوعی ابری