اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش زبان طبیعی برای تحلیل احساسات در مقیاس، دقت بالا و پیچیدگی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش زبان طبیعی برای تحلیل احساسات در مقیاس، دقت بالا و پیچیدگی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و تحلیل احساسات
• 2. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 3. مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 4. آشنایی با Google Cloud Platform (GCP)
• 5. ساخت حساب کاربری و راه‌اندازی پروژه در GCP
• 6. معرفی سرویس‌های GCP برای پردازش زبان طبیعی
• 7. مقدمه‌ای بر BigQuery برای ذخیره‌سازی داده‌ها
• 8. تنظیمات اولیه BigQuery برای تحلیل احساسات
• 9. مقدمه‌ای بر Cloud Storage برای ذخیره‌سازی فایل‌ها
• 10. بارگذاری داده‌های متنی در Cloud Storage
• 11. آشنایی با Cloud Natural Language API
• 12. کاربرد Cloud Natural Language API برای تحلیل احساسات
• 13. استخراج موجودیت‌ها و طبقه‌بندی متن با Cloud NLP
• 14. تحلیل احساسات متن با استفاده از Cloud NLP
• 15. تنظیمات و پارامترهای Cloud NLP API
• 16. پیش‌پردازش متن برای تحلیل احساسات
• 17. پاک‌سازی داده‌های متنی
• 18. توکنایز کردن متن
• 19. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 20. ریشه‌یابی و لماتیزاسیون (Stemming and Lemmatization)
• 21. نمایش برداری متن (Text Representation)
• 22. مدل‌های Bag-of-Words
• 23. مدل‌های TF-IDF
• 24. معرفی Embeddings (Word Embeddings)
• 25. Word2Vec و GloVe
• 26. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 27. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای تحلیل احساسات
• 28. مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 29. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 31. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 32. آشنایی با TensorFlow و Keras
• 33. آموزش مدل‌های تحلیل احساسات با TensorFlow/Keras
• 34. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 35. اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
• 36. متریک‌های ارزیابی مدل (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score)
• 37. مدیریت داده‌های حجیم با استفاده از BigQuery
• 38. کوئری‌نویسی پیشرفته در BigQuery
• 39. استفاده از BigQuery ML برای آموزش مدل‌ها
• 40. ادغام BigQuery با Cloud NLP
• 41. ساخت پایپ‌لاین پردازش زبان طبیعی در GCP
• 42. استفاده از Cloud Dataflow برای پردازش توزیع‌شده
• 43. طراحی پایپ‌لاین ETL (Extract, Transform, Load)
• 44. پردازش دسته‌ای (Batch Processing) داده‌های متنی
• 45. پردازش آنی (Real-time Processing) داده‌های متنی
• 46. استفاده از Cloud Pub/Sub برای پیام‌رسانی
• 47. ساخت API برای سرویس تحلیل احساسات
• 48. مقدمه‌ای بر Cloud Functions
• 49. نوشتن توابع برای پردازش آنی
• 50. استقرار Cloud Functions
• 51. استفاده از Cloud Run برای استقرار کانتینرها
• 52. ساخت داکر ایمیج برای برنامه تحلیل احساسات
• 53. استقرار برنامه با Cloud Run
• 54. امنیت در GCP برای برنامه‌های NLP
• 55. مدیریت دسترسی و احراز هویت (IAM)
• 56. تنظیمات امنیتی برای سرویس‌های NLP
• 57. پایش و لاگ‌برداری (Monitoring and Logging)
• 58. استفاده از Cloud Monitoring
• 59. تنظیم هشدارها (Alerts)
• 60. تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 61. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 62. استفاده از منابع داده فارسی
• 63. تنظیم مدل‌های NLP برای زبان فارسی
• 64. پیش‌پردازش متون فارسی
• 65. فرهنگ لغات و دیکشنری‌های فارسی
• 66. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در تحلیل احساسات
• 67. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر (Transformers)
• 68. BERT و مدل‌های مشابه
• 69. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLM
• 70. کاربرد LLMs در تحلیل احساسات پیشرفته
• 71. مدیریت و مقیاس‌پذیری برنامه‌های NLP در GCP
• 72. بهینه‌سازی هزینه‌ها در GCP
• 73. استفاده از ماشین‌های مجازی (Compute Engine)
• 74. مقایسه سرویس‌های مختلف GCP برای پردازش
• 75. طراحی معماری مقیاس‌پذیر
• 76. ملاحظات اخلاقی در تحلیل احساسات
• 77. حریم خصوصی داده‌ها
• 78. سوگیری در مدل‌های NLP
• 79. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 80. کاربردهای پیشرفته تحلیل احساسات
• 81. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 82. تحلیل احساسات در نظرات مشتریان
• 83. تحلیل احساسات در اخبار و مقالات
• 84. تحلیل احساسات چندوجهی (Multimodal Sentiment Analysis)
• 85. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر و صدا
• 86. ادغام پردازش زبان طبیعی با سایر مدالیته‌ها
• 87. مبانی یادگیری عمیق پیشرفته
• 88. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر پیشرفته
• 89. مدل‌های تولید متن (Text Generation Models)
• 90. کاربرد مدل‌های تولید متن در تحلیل احساسات
• 91. دستیابی به دقت بالا در تحلیل احساسات
• 92. کاهش نویز و داده‌های نامرتبط
• 93. استفاده از تکنیک‌های ensemble
• 94. روش‌های پیشرفته اعتبارسنجی مدل
• 95. تست A/B برای مدل‌های تحلیل احساسات
• 96. بهبود مستمر مدل‌ها
• 97. ملاحظات عملیاتی و نگهداری
• 98. بروزرسانی مدل‌ها و داده‌ها
• 99. مدیریت چرخه‌ی عمر مدل (Model Lifecycle Management)
• 100. مستندسازی فنی برنامه