کتاب صوتی آموزش کاربردی طبقه‌بندی هوشمند متون با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (AWS Comprehend)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی طبقه‌بندی هوشمند متون با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (AWS Comprehend)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های متنی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و نقش هوش مصنوعی در تحلیل متن
• 2. معرفی سرویس‌های ابری آمازون برای پردازش هوشمند داده‌ها
• 3. آشنایی با محیط کاربری و قابلیت‌های سرویس Amazon Comprehend
• 4. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت داده‌ها در پلتفرم AWS IAM
• 5. آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های متنی برای آموزش مدل‌های طبقه‌بندی
• 6. استانداردسازی و پیش‌پردازش متن برای تحلیل‌های هوشمند
• 7. ساختار فایل‌های ورودی و فرمت‌های مجاز در سرویس Comprehend
• 8. آشنایی با مفاهیم طبقه‌بندی سفارشی متون Custom Classification
• 9. طراحی استراتژی برچسب‌گذاری داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 10. ایجاد و مدیریت مجموعه‌های داده در کنسول مدیریت AWS
• 11. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی متون با استفاده از داده‌های برچسب‌دار
• 12. ارزیابی معیارهای دقت و فراخوانی در مدل‌های طبقه‌بندی متنی
• 13. شناسایی خطاهای رایج در آموزش مدل و روش‌های بهینه‌سازی
• 14. به‌کارگیری مدل‌های آموزش‌دیده برای تحلیل متون جدید
• 15. استفاده از رابط برنامه‌نویسی کاربردی API برای اجرای تحلیل‌های متنی
• 16. تجزیه و تحلیل نتایج خروجی و تفسیر امتیازات اطمینان مدل
• 17. یکپارچه‌سازی سرویس Comprehend با سایر خدمات AWS
• 18. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های طبقه‌بندی و به‌روزرسانی آن‌ها
• 19. بررسی کاربردهای طبقه‌بندی متون در تحلیل نظرات و بازخوردها
• 20. طبقه‌بندی خودکار اسناد اداری و متون تخصصی فارسی
• 21. استفاده از تحلیل‌گرهای زبان برای متون چندزبانه
• 22. مانیتورینگ و مشاهده گزارش‌های عملکرد مدل با استفاده از CloudWatch
• 23. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش ابری در سرویس‌های تحلیل متن
• 24. اصول اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 25. چالش‌های تحلیل متن در زبان فارسی و راهکارهای تطبیق با هوش مصنوعی
• 26. کاربرد هوش مصنوعی در دسته‌بندی موضوعی محتوای آموزشی
• 27. تکنیک‌های پیشرفته در تحلیل متن‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 28. مدیریت مدل‌های بزرگ و مقیاس‌پذیری در پردازش ابری
• 29. خط‌مشی‌های نگهداری و آرشیو داده‌های متنی تحلیل‌شده
• 30. پروژه عملی: طراحی یک سامانه هوشمند طبقه‌بندی متون با AWS