🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: Natural Language Processing Application Development for Sentiment Analysis at Scale, High Accuracy, and Complexity

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی یادگیری ماشین
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. مفاهیم کلیدی تحلیل احساسات
• 4. معرفی Google Cloud Platform (GCP)
• 5. نصب و پیکربندی GCP SDK
• 6. ایجاد اولین پروژه GCP
• 7. آشنایی با سرویس‌های GCP برای NLP
• 8. معرفی Cloud Natural Language API
• 9. قابلیت‌های Cloud Natural Language API
• 10. تحلیل احساسات با Cloud Natural Language API
• 11. تحلیل موجودیت‌ها (Entities)
• 12. تحلیل نحو (Syntax)
• 13. طبقه‌بندی محتوا (Content Classification)
• 14. شناسایی زبان (Language Detection)
• 15. آماده‌سازی داده برای تحلیل احساسات
• 16. پاکسازی داده‌های متنی
• 17. پیش‌پردازش متن (Tokenization, Lemmatization, Stemming)
• 18. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای NLP
• 19. بردارسازی متن (Text Vectorization)
• 20. روش‌های Bag-of-Words
• 21. روش‌های TF-IDF
• 22. روش‌های Embedding (Word2Vec, GloVe)
• 23. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 24. شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
• 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
• 26. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت بلند (Long Short-Term Memory - LSTM)
• 27. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (Gated Recurrent Units - GRU)
• 28. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Networks - CNN) برای متن
• 29. معرفی TensorFlow
• 30. معرفی PyTorch
• 31. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 32. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models)
• 33. معرفی Transformer Architectures
• 34. مبانی مدل‌های Transformer
• 35. معرفی BERT
• 36. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های Transformer
• 37. استفاده از Cloud AI Platform (Vertex AI)
• 38. آشنایی با Vertex AI
• 39. ایجاد مجموعه‌های داده (Datasets) در Vertex AI
• 40. آموزش مدل‌های سفارشی (Custom Models) در Vertex AI
• 41. مدیریت مدل‌ها در Vertex AI
• 42. نشر مدل‌ها (Model Deployment) در Vertex AI
• 43. ایجاد Endpoint برای مدل‌ها
• 44. پیش‌بینی (Prediction) با مدل‌های مستقر شده
• 45. مقیاس‌پذیری (Scalability) در GCP
• 46. معرفی Google Kubernetes Engine (GKE)
• 47. کانتینرسازی (Containerization) با Docker
• 48. ایجاد Dockerfile برای اپلیکیشن NLP
• 49. استقرار اپلیکیشن NLP با GKE
• 50. مدیریت منابع در GKE
• 51. مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling) در GKE
• 52. استفاده از Cloud Functions برای پردازش بلادرنگ
• 53. ایجاد Cloud Functions
• 54. ارتباط Cloud Functions با سرویس‌های دیگر GCP
• 55. پردازش استریمینگ (Streaming Processing) با Dataflow
• 56. مبانی Apache Beam
• 57. آموزش Dataflow
• 58. ساخت پایپ‌لاین Dataflow برای NLP
• 59. تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analytics)
• 60. استفاده از BigQuery برای ذخیره‌سازی و تحلیل متن
• 61. نوشتن کوئری‌های SQL پیشرفته برای داده‌های متنی
• 62. ادغام BigQuery با Vertex AI
• 63. رصد و مانیتورینگ (Monitoring) اپلیکیشن‌ها
• 64. استفاده از Cloud Monitoring
• 65. تنظیم هشدارها (Alerts)
• 66. مدیریت لاگ‌ها (Logging) با Cloud Logging
• 67. اهمیت کیفیت داده
• 68. مجموعه‌های داده بزرگ و متنوع
• 69. نشانه‌گذاری (Annotation) داده‌ها
• 70. ابزارهای نشانه‌گذاری داده در GCP (اگر وجود دارد یا جایگزین)
• 71. ارزیابی مدل‌های NLP
• 72. معیارهای ارزیابی (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
• 73. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 74. تست مدل بر روی داده‌های واقعی
• 75. بهبود دقت مدل
• 76. تکنیک‌های Regularization
• 77. بهینه‌سازی Hyperparameters
• 78. استفاده از AutoML for Text Classification
• 79. مبانی AutoML
• 80. آموزش مدل با AutoML for Text Classification
• 81. مقایسه AutoML با مدل‌های سفارشی
• 82. پردازش زبان طبیعی در مقیاس بزرگ
• 83. چالش‌های مقیاس‌پذیری در NLP
• 84. استفاده از Cloud Storage برای ذخیره‌سازی داده‌ها
• 85. مدیریت دسترسی به داده‌ها (IAM)
• 86. امنیت (Security) در GCP
• 87. رمزنگاری داده‌ها
• 88. حفاظت از API Key ها
• 89. پیاده‌سازی چرخه حیات توسعه اپلیکیشن (CI/CD)
• 90. مبانی CI/CD
• 91. استفاده از Cloud Build
• 92. ایجاد پایپ‌لاین CI/CD برای اپلیکیشن NLP
• 93. مدیریت نسخه (Version Control) با Cloud Source Repositories
• 94. ساخت یک داشبورد برای نمایش نتایج تحلیل احساسات
• 95. استفاده از Looker Studio (Data Studio)
• 96. اتصال Looker Studio به BigQuery
• 97. نمایش بصری نتایج تحلیل احساسات
• 98. نمونه‌های واقعی (Real-world Use Cases) تحلیل احساسات
• 99. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 100. تحلیل احساسات در بازخوردهای مشتریان