اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش مدل‌های تشخیص موجودیت سفارشی با Amazon Comprehend

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش مدل‌های تشخیص موجودیت سفارشی با Amazon Comprehend

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. اصول اولیه تشخیص موجودیت
• 3. معرفی Amazon Comprehend
• 4. مفاهیم کلیدی تشخیص موجودیت سفارشی
• 5. نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 6. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های آموزشی
• 7. قالب‌بندی داده‌های آموزشی برای Comprehend
• 8. انتخاب انواع موجودیت مناسب
• 9. تعریف موجودیت‌ها در داده‌های آموزشی
• 10. نشانه‌گذاری داده‌ها با دقت و صحت
• 11. مراحل آموزش مدل تشخیص موجودیت سفارشی
• 12. تنظیم پارامترهای آموزش مدل
• 13. ارزیابی عملکرد مدل آموزش‌دیده
• 14. معیارهای ارزیابی مدل (دقت، فراخوانی، F1)
• 15. بهبود مدل با داده‌های بیشتر
• 16. مدیریت نسخه‌های مدل
• 17. استقرار مدل تشخیص موجودیت سفارشی
• 18. فراخوانی مدل از طریق API
• 19. پردازش متن با مدل مستقر
• 20. مثال‌های کاربردی از تشخیص موجودیت سفارشی
• 21. کاربرد در تحلیل متن کسب‌وکار
• 22. کاربرد در استخراج اطلاعات از اسناد
• 23. کاربرد در دسته‌بندی محتوا
• 24. کاربرد در هوشمندسازی خدمات مشتری
• 25. کاربرد در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 26. ملاحظات امنیتی در استفاده از Comprehend
• 27. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 28. رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 29. مقایسه با روش‌های سنتی تشخیص موجودیت
• 30. تفاوت با تشخیص موجودیت از پیش آموزش‌دیده
• 31. مزایای استفاده از مدل‌های سفارشی
• 32. چالش‌های رایج در آموزش مدل‌ها
• 33. راهکارهای رفع چالش‌ها
• 34. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 35. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 36. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
• 38. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 39. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 40. معماری ترنسفورمر و مزایای آن
• 41. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (مانند BERT)
• 42. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 43. کاربرد مدل‌های زبانی در تشخیص موجودیت
• 44. آموزش مدل تشخیص موجودیت با استفاده از ترنسفورمرها
• 45. مراحل آماده‌سازی داده برای ترنسفورمرها
• 46. نشانه‌گذاری داده‌ها برای مدل‌های ترنسفورمر
• 47. تنظیم پارامترهای آموزش ترنسفورمر
• 48. ارزیابی مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 49. مقایسه عملکرد مدل‌های Comprehend با ترنسفورمرها
• 50. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 51. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 52. تأثیر مدل‌ها بر تصمیم‌گیری
• 53. حفاظت از داده‌های حساس
• 54. قوانین و مقررات حاکم بر هوش مصنوعی
• 55. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 56. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی اخلاقی
• 57. کاربرد هوش مصنوعی در اقتصاد اسلامی
• 58. مبانی فقهی بانکداری بدون ربا
• 59. عقود اسلامی در نظام اقتصادی
• 60. نظام مالیاتی در چارچوب شرع
• 61. اصول سرمایه‌گذاری حلال
• 62. مدیریت ریسک در چارچوب اسلامی
• 63. اقتصاد مقاومتی و هوش مصنوعی
• 64. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود بهره‌وری
• 65. تحلیل داده‌های اقتصادی با هوش مصنوعی
• 66. پیش‌بینی روندهای اقتصادی با مدل‌های آماری
• 67. مدل‌سازی اقتصادی با رویکرد اسلامی
• 68. هوش مصنوعی و نقش آن در تولید ثروت
• 69. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت منابع
• 70. مبانی مدیریت دولتی در اسلام
• 71. اصول برنامه‌ریزی راهبردی در نظام اسلامی
• 72. هوش مصنوعی و ارتقاء حکمرانی
• 73. شفافیت و پاسخگویی با هوش مصنوعی
• 74. مدیریت داده‌های دولتی و امنیت سایبری
• 75. توسعه پایدار و نقش هوش مصنوعی
• 76. اهداف توسعه پایدار سازمان ملل متحد
• 77. کاربرد هوش مصنوعی در تحقق اهداف توسعه پایدار
• 78. مدیریت منابع طبیعی با هوش مصنوعی
• 79. انرژی‌های تجدیدپذیر و هوش مصنوعی
• 80. کاهش فقر و نابرابری با هوش مصنوعی
• 81. بهداشت و سلامت با رویکرد هوش مصنوعی
• 82. آموزش و ارتقاء دانش با هوش مصنوعی
• 83. محیط زیست و پایش آن با هوش مصنوعی
• 84. شهر هوشمند و زندگی پایدار
• 85. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه هوش مصنوعی
• 86. تأثیر هوش مصنوعی بر روابط بین‌الملل
• 87. دیپلماسی دیجیتال و هوش مصنوعی
• 88. امنیت ملی و هوش مصنوعی
• 89. چالش‌های حقوقی و قضایی هوش مصنوعی
• 90. نقش هوش مصنوعی در پیشرفت علوم
• 91. نوآوری و تحقیق و توسعه با هوش مصنوعی
• 92. آینده هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 93. چشم‌انداز مدل‌های نسل آینده
• 94. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار
• 95. اخلاق در هوش مصنوعی و آینده آن
• 96. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث