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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: 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

• 1. آشنایی با دوره و پیش‌نیازها
• 2. مروری بر مفاهیم هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. آشنایی با Google Cloud Platform (GCP) و خدمات آن
• 4. مروری بر Sentiment Analysis و کاربردهای آن
• 5. تنظیم و راه‌اندازی حساب GCP و ابزارهای مورد نیاز
• 6. آشنایی با Google Cloud Shell و Cloud SDK
• 7. انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب (Python) و تنظیم محیط توسعه
• 8. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های ضروری Python (TensorFlow, Keras, NLTK)
• 9. آشنایی با Google Cloud Storage (GCS) برای ذخیره داده‌ها
• 10. آپلود و دانلود داده‌ها از GCS
• 11. آشنایی با Google Cloud Functions برای اجرای کد بدون سرور
• 12. استقرار یک تابع Cloud Function ساده
• 13. مدیریت منابع و هزینه‌ها در GCP
• 14. آشنایی با BigQuery برای ذخیره و تحلیل داده‌های بزرگ
• 15. ایجاد و مدیریت جداول BigQuery
• 16. دریافت داده‌ها از منابع مختلف (CSV, JSON, API) به BigQuery
• 17. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای Sentiment Analysis
• 18. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 19. استفاده از کتابخانه NLTK برای Tokenization و Stemming
• 20. استفاده از کتابخانه NLTK برای Lemmatization و Part-of-Speech Tagging
• 21. ایجاد DataFrames با استفاده از Pandas
• 22. تکنیک‌های Vectorization (Bag of Words, TF-IDF)
• 23. آشنایی با مدل‌های یادگیری ماشینی برای Sentiment Analysis
• 24. آموزش مدل‌های ساده (Logistic Regression, Naive Bayes)
• 25. ارزیابی مدل‌های Sentiment Analysis
• 26. بهبود دقت مدل‌ها با تنظیم پارامترها
• 27. استفاده از Google Cloud Natural Language API
• 28. استخراج Sentiment, Entity, و Syntax از متن با Natural Language API
• 29. استفاده از Natural Language API برای تشخیص زبان
• 30. مقایسه Natural Language API با مدل‌های خودساخته
• 31. آشنایی با TensorFlow و Keras
• 32. ایجاد مدل‌های ساده شبکه‌های عصبی (NN)
• 33. آموزش و ارزیابی مدل‌های NN برای Sentiment Analysis
• 34. بهینه‌سازی مدل‌های NN با تنظیم Hyperparameterها
• 35. استفاده از Embedding Layer برای Representing Words
• 36. ایجاد مدل‌های RNN (LSTM, GRU) برای Sentiment Analysis
• 37. کار با داده‌های متوازن و نامتوازن
• 38. مدیریت عدم تعادل داده‌ها
• 39. استفاده از تکنیک‌های داده‌سازی (Data Augmentation)
• 40. ارزیابی مدل‌ها با استفاده از معیارها (Precision, Recall, F1-Score)
• 41. آشنایی با Cross-Validation
• 42. استفاده از تکنیک‌های Regularization برای جلوگیری از Overfitting
• 43. مدیریت و نگهداری مدل‌ها
• 44. آشنایی با Cloud ML Engine (Vertex AI)
• 45. استقرار مدل‌های Machine Learning در Vertex AI
• 46. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل‌ها
• 47. ساخت و استفاده از Endpointها برای پیش‌بینی
• 48. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها
• 49. اتوماسیون فرایند آموزش و استقرار مدل
• 50. آشنایی با Pipelines در Vertex AI
• 51. ایجاد یک Pipeline ساده برای Sentiment Analysis
• 52. تنظیم و اجرای Pipelines در Vertex AI
• 53. بهبود عملکرد و مقیاس‌پذیری
• 54. استفاده از GPU و TPU برای آموزش مدل‌ها
• 55. بهینه‌سازی کد و استفاده از Parallel Processing
• 56. استفاده از تکنیک‌های Distributed Training
• 57. مقیاس‌پذیری زیرساخت GCP برای حجم داده‌های بزرگ
• 58. آشنایی با Bigtable برای ذخیره داده‌های NoSQL
• 59. استفاده از Bigtable برای ذخیره و بازیابی نتایج Sentiment Analysis
• 60. فراهم‌آوری قابلیت‌های High Availability
• 61. بهره‌گیری از Cloud Load Balancing
• 62. استفاده از Cloud CDN برای ارائه محتوا
• 63. آشنایی با امنیت در GCP
• 64. مدیریت دسترسی و احراز هویت با IAM
• 65. امنیت داده‌ها و رمزنگاری
• 66. بهینه‌سازی هزینه
• 67. بررسی هزینه‌های مختلف خدمات GCP
• 68. استفاده از Cloud Monitoring برای پایش هزینه‌ها
• 69. بهینه‌سازی منابع برای کاهش هزینه‌ها
• 70. مباحث پیشرفته: Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 71. استفاده از Transfer Learning و Fine-tuning
• 72. استفاده از BERT و Transformers برای Sentiment Analysis
• 73. کار با کتابخانه‌های Transformers (Hugging Face)
• 74. ساخت یک سیستم پردازش موازی برای داده‌های حجیم
• 75. پیاده‌سازی یک وب‌سرویس برای Sentiment Analysis
• 76. استفاده از Flask یا FastAPI برای ایجاد API
• 77. استقرار API در Google Cloud Run
• 78. استفاده از gRPC برای ارتباطات پرسرعت
• 79. ادغام Sentiment Analysis با سایر خدمات GCP
• 80. استفاده از Sentiment Analysis برای تجزیه و تحلیل داده‌های رسانه‌های اجتماعی
• 81. تحلیل داده‌های نظرات مشتریان (Customer Reviews)
• 82. ایجاد داشبوردهای تعاملی با استفاده از Data Studio
• 83. پیاده‌سازی یک Chatbot با استفاده از Dialogflow و Sentiment Analysis
• 84. مدیریت و بهینه‌سازی مدل‌های NLP در مقیاس بزرگ
• 85. بهبود دقت Sentiment Analysis با تکنیک‌های پیشرفته
• 86. استفاده از Attention Mechanism
• 87. کار با Bi-directional LSTMs
• 88. مدل‌سازی متن‌های پیچیده و طولانی
• 89. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها
• 90. استفاده از تکنیک‌های Model Compression
• 91. آزمون A/B برای ارزیابی مدل‌های مختلف
• 92. بهینه‌سازی عملکرد API و کاهش تاخیر
• 93. استفاده از Cache برای بهبود سرعت پاسخگویی
• 94. فراهم‌آوری قابلیت‌های Error Handling و Logging
• 95. نظارت بر سلامت سیستم و رفع مشکلات
• 96. آشنایی با CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
• 97. استفاده از Cloud Build برای اتوماسیون استقرار
• 98. بهره‌گیری از ابزارهای اتوماسیون تست
• 99. بررسی چالش‌های پیش‌رو و آینده Sentiment Analysis
• 100. مروری بر مفاهیم Ethical AI و Bias Detection