اکسپرس 24
کتاب آشنایی با سرویس Amazon Comprehend برای تحلیل متن

کتاب آشنایی با سرویس Amazon Comprehend برای تحلیل متن

تگ‌ها: Amazon Comprehend AWS NLP استخراج کلمات کلیدی پردازش زبان طبیعی تحلیل احساسات تحلیل متن خدمات ابری هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با سرویس Amazon Comprehend برای تحلیل متن

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی با استفاده از هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل متنی با استفاده از خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 2. مبانی هوش مصنوعی در تحلیل متن
  • 3. معرفی سرویس‌های ابری برای پردازش زبان
  • 4. آشنایی با Amazon Comprehend
  • 5. نصب و پیکربندی اولیه AWS CLI
  • 6. ایجاد حساب کاربری AWS
  • 7. مفاهیم کلیدی در Comprehend
  • 8. شناسایی زبان در متن
  • 9. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 10. استخراج عبارات کلیدی
  • 11. تحلیل احساسات در متن
  • 12. تشخیص نیت کاربر
  • 13. شناسایی موضوعات در اسناد
  • 14. مقایسه مدل‌های مختلف تحلیل احساسات
  • 15. کاربرد NER در حوزه‌های مختلف
  • 16. استخراج اطلاعات از متون پزشکی
  • 17. تحلیل بازخورد مشتریان
  • 18. شناسایی کلمات کلیدی در مقالات علمی
  • 19. مدل‌های آماری در پردازش زبان طبیعی
  • 20. یادگیری ماشین برای تحلیل متن
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای متن
  • 23. معماری ترنسفورمر
  • 24. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 25. فرهنگ لغت و واژگان در پردازش زبان
  • 26. پیش‌پردازش متن (Tokenization, Stemming, Lemmatization)
  • 27. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
  • 28. بردارسازی متن (Text Vectorization)
  • 29. مدل‌های Bag-of-Words
  • 30. مدل‌های TF-IDF
  • 31. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings)
  • 32. Word2Vec
  • 33. GloVe
  • 34. FastText
  • 35. معرفی مدل‌های Transformer پیشرفته
  • 36. BERT و کاربردهای آن
  • 37. GPT و قابلیت‌های آن
  • 38. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 39. آموزش مدل‌های سفارشی در Comprehend
  • 40. ساخت مدل‌های NER سفارشی
  • 41. ساخت مدل‌های تشخیص موضوع سفارشی
  • 42. ساخت مدل‌های تحلیل احساسات سفارشی
  • 43. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 44. معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, F1-Score)
  • 45. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 46. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 47. کاربرد Comprehend در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 48. تحلیل محتوای اخبار و رسانه‌ها
  • 49. مدیریت دانش سازمانی
  • 50. سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 51. خلاصه‌سازی خودکار متون
  • 52. ترجمه ماشینی با هوش مصنوعی
  • 53. شناسایی اسپم و فیلترینگ محتوا
  • 54. تحلیل متن در حوزه حقوقی
  • 55. تحلیل متن در حوزه بانکی و مالی (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 56. کاربرد در توسعه دستیارهای صوتی
  • 57. طراحی چت‌بات‌های هوشمند
  • 58. امنیت اطلاعات در پردازش زبان طبیعی
  • 59. حریم خصوصی در تحلیل متن
  • 60. اخلاق در هوش مصنوعی و پردازش زبان
  • 61. محدودیت‌های مدل‌های فعلی
  • 62. آینده پردازش زبان طبیعی
  • 63. تکنیک‌های پیشرفته پیش‌پردازش
  • 64. شناسایی روابط بین موجودیت‌ها (Relation Extraction)
  • 65. تشخیص کنایه و استعاره در متن
  • 66. تحلیل احساسات در سطح جملات و پاراگراف‌ها
  • 67. مدل‌های گراف دانش در پردازش زبان
  • 68. استفاده از پردازش زبان طبیعی در یادگیری ماشین
  • 69. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
  • 70. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در NLP
  • 71. پردازش زبان طبیعی در فارسی
  • 72. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 73. منابع داده برای زبان فارسی
  • 74. ابزارهای پردازش زبان فارسی
  • 75. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر برای زبان فارسی
  • 76. مدل‌های زبانی فارسی
  • 77. کاربرد Comprehend در زبان فارسی
  • 78. تنظیم دقیق مدل‌ها برای زبان فارسی
  • 79. ارزیابی مدل‌های فارسی
  • 80. استفاده از Comprehend برای تحلیل متون فارسی
  • 81. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی در استفاده از Comprehend
  • 82. مقایسه Comprehend با سایر سرویس‌های مشابه
  • 83. نکات تکمیلی در استفاده از Comprehend
  • 84. پروژه‌های عملی با Amazon Comprehend
  • 85. تحلیل بازخورد کاربران در پلتفرم‌های ایرانی (با رعایت قوانین)
  • 86. شناسایی محتوای نامناسب در پلتفرم‌های آموزشی (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 87. استخراج اطلاعات کلیدی از اسناد اداری (با رعایت قوانین)
  • 88. ساخت سیستم‌های پیشنهاد محتوا بر اساس تحلیل متن
  • 89. تحلیل روندها در داده‌های متنی
  • 90. کاربرد در حوزه سلامت (با رعایت چارچوب وزارت بهداشت)
  • 91. کاربرد در حوزه آموزش (با رعایت چارچوب وزارت علوم)
  • 92. تکنیک‌های بصری‌سازی نتایج تحلیل متن
  • 93. جمع‌بندی و نگاه به آینده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.