اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Google Cloud Platform: پردازش زبان طبیعی با Natural Language AI

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب Google Cloud Platform: پردازش زبان طبیعی با Natural Language AI

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. **مقدمه و مبانی**
• 2. * آشنایی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. * مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 4. * کاربردها و اهمیت NLP
• 5. * معرفی Google Cloud Platform (GCP)
• 6. * مزایای استفاده از GCP برای NLP
• 7. * ساختار کلی دوره
• 8. * پیش‌نیازهای دوره
• 9. * نحوه استفاده از کنسول GCP
• 10. * مفاهیم اولیه API ها در GCP
• 11. * تنظیم محیط توسعه برای GCP
• 12. **خدمات Natural Language AI در GCP**
• 13. * معرفی کلی Natural Language AI
• 14. * قابلیت‌های کلیدی Natural Language AI
• 15. * مقایسه Natural Language AI با سایر ابزارهای NLP
• 16. * مدل‌های از پیش آموزش دیده در Natural Language AI
• 17. * قابلیت سفارشی‌سازی مدل‌ها (Custom Models)
• 18. * انواع داده‌های ورودی برای Natural Language AI
• 19. * محدودیت‌ها و ملاحظات استفاده
• 20. * هزینه‌بندی و تعرفه‌های Natural Language AI
• 21. * چگونه Natural Language AI را شروع کنیم؟
• 22. * اولین گام با Natural Language AI
• 23. **تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)**
• 24. * مقدمه ای بر تحلیل احساسات
• 25. * اهمیت تحلیل احساسات در کسب و کار
• 26. * نحوه کار تحلیل احساسات در Natural Language AI
• 27. * امتیاز احساسات (Sentiment Score)
• 28. * امتیاز احساسات در سطح جمله (Sentence-level Sentiment)
• 29. * امتیاز احساسات در سطح سند (Document-level Sentiment)
• 30. * تشخیص احساسات مثبت، منفی و خنثی
• 31. * کاربرد تحلیل احساسات در بازاریابی
• 32. * کاربرد تحلیل احساسات در پشتیبانی مشتری
• 33. * کاربرد تحلیل احساسات در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 34. * مثال عملی: تحلیل احساسات نظرات مشتریان
• 35. * تفسیر نتایج تحلیل احساسات
• 36. * نکات پیشرفته در تحلیل احساسات
• 37. * مدیریت زبان‌های مختلف در تحلیل احساسات
• 38. **شناسایی موجودیت‌ها (Entity Recognition)**
• 39. * مقدمه ای بر شناسایی موجودیت‌ها
• 40. * انواع موجودیت‌ها (افراد، سازمان‌ها، مکان‌ها، رویدادها و غیره)
• 41. * نحوه کار شناسایی موجودیت‌ها در Natural Language AI
• 42. * شناسایی نام موجودیت‌ها
• 43. * دسته‌بندی موجودیت‌ها
• 44. * امتیاز اطمینان (Salience Score) برای موجودیت‌ها
• 45. * کاربرد شناسایی موجودیت‌ها در خلاصه‌سازی متن
• 46. * کاربرد شناسایی موجودیت‌ها در استخراج اطلاعات
• 47. * کاربرد شناسایی موجودیت‌ها در موتورهای جستجو
• 48. * کاربرد شناسایی موجودیت‌ها در تحلیل اسناد حقوقی
• 49. * مثال عملی: استخراج موجودیت‌ها از اخبار
• 50. * مقایسه نتایج شناسایی موجودیت‌ها
• 51. * فیلتر کردن موجودیت‌ها بر اساس نوع و امتیاز
• 52. * مدیریت موجودیت‌های تکراری
• 53. **تحلیل نحوی (Syntax Analysis)**
• 54. * مقدمه ای بر تحلیل نحوی
• 55. * ساختار جمله و اجزای آن
• 56. * نحوه کار تحلیل نحوی در Natural Language AI
• 57. * شناسایی کلمات (Tokens)
• 58. * دسته‌بندی اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 59. * تشخیص وابستگی کلمات (Dependency Parsing)
• 60. * شناسایی ریشه کلمات (Lemma)
• 61. * کاربرد تحلیل نحوی در درک ساختار جمله
• 62. * کاربرد تحلیل نحوی در ترجمه ماشینی
• 63. * کاربرد تحلیل نحوی در تشخیص غلط‌های املایی و گرامری
• 64. * مثال عملی: تحلیل نحوی یک جمله پیچیده
• 65. * تجسم نتایج تحلیل نحوی
• 66. * استفاده از تحلیل نحوی برای استخراج روابط بین کلمات
• 67. **برچسب‌گذاری معنایی (Entity Sentiment Analysis)**
• 68. * مقدمه ای بر تحلیل احساسات موجودیت‌ها
• 69. * ترکیب تحلیل احساسات و شناسایی موجودیت‌ها
• 70. * نحوه کار Entity Sentiment Analysis در Natural Language AI
• 71. * شناسایی احساسات مرتبط با هر موجودیت
• 72. * امتیاز احساسات در سطح موجودیت
• 73. * کاربرد Entity Sentiment Analysis در تحلیل نظرات کاربران
• 74. * کاربرد Entity Sentiment Analysis در تحلیل برند
• 75. * کاربرد Entity Sentiment Analysis در تحلیل رقبا
• 76. * مثال عملی: تحلیل احساسات نظرات درباره محصولات مختلف
• 77. * مقایسه نتایج Entity Sentiment Analysis
• 78. * تفسیر نتایج پیچیده Entity Sentiment Analysis
• 79. **دسته‌بندی متن (Text Classification)**
• 80. * مقدمه ای بر دسته‌بندی متن
• 81. * کاربرد دسته‌بندی متن
• 82. * انواع دسته‌بندی متن (تک برچسبی، چند برچسبی)
• 83. * نحوه کار دسته‌بندی متن با Natural Language AI
• 84. * آموزش مدل دسته‌بندی سفارشی (Custom Classification Model)
• 85. * آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
• 86. * انتخاب برچسب‌های مناسب
• 87. * ارزیابی عملکرد مدل دسته‌بندی
• 88. * مثال عملی: دسته‌بندی ایمیل‌ها به موضوعات مختلف
• 89. * بهبود دقت مدل دسته‌بندی
• 90. * استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده برای دسته‌بندی
• 91. * انتقال یادگیری (Transfer Learning) در دسته‌بندی متن
• 92. **مدل‌های سفارشی (Custom Models)**
• 93. * چرا به مدل‌های سفارشی نیاز داریم؟
• 94. * انواع مدل‌های سفارشی در Natural Language AI
• 95. * مراحل ساخت یک مدل سفارشی
• 96. * جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها
• 97. * آموزش مدل سفارشی
• 98. * تنظیم پارامترهای آموزش
• 99. * ارزیابی مدل سفارشی
• 100. * استقرار و استفاده از مدل سفارشی