اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت و ارزیابی مدل‌های تشخیص موجودیت سفارشی با استفاده از Amazon Comprehend

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و ارزیابی مدل‌های تشخیص موجودیت سفارشی با استفاده از Amazon Comprehend

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدل‌سازی و توسعهٔ ابزارهای تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی
• 2. مبانی تحلیل متن و درک ماشین
• 3. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی زبان
• 4. انواع موجودیت‌ها در متن
• 5. اهمیت تشخیص موجودیت سفارشی
• 6. کاربردها و مزایای تشخیص موجودیت
• 7. معماری مدل‌های تشخیص موجودیت
• 8. مراحل ساخت یک مدل تشخیص موجودیت
• 9. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های آموزشی
• 10. برچسب‌گذاری داده‌ها: اصول و روش‌ها
• 11. ابزارهای برچسب‌گذاری داده‌های متنی
• 12. استانداردهای برچسب‌گذاری برای مدل‌های سفارشی
• 13. تعریف دقیق انواع موجودیت‌های مورد نیاز
• 14. نمونه‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
• 15. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 16. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای تشخیص موجودیت
• 17. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای پردازش متن
• 18. مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای تشخیص موجودیت
• 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها
• 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در تحلیل متن
• 21. مدل‌های ترنسفورمر و مزایای آن‌ها
• 22. معرفی Amazon Comprehend
• 23. قابلیت‌های Amazon Comprehend برای تشخیص موجودیت سفارشی
• 24. مراحل ایجاد یک مجموعه داده سفارشی در Comprehend
• 25. بارگذاری داده‌های برچسب‌گذاری شده به Comprehend
• 26. پیکربندی پارامترهای آموزش مدل
• 27. شروع فرآیند آموزش مدل تشخیص موجودیت
• 28. نظارت بر فرآیند آموزش مدل
• 29. ارزیابی عملکرد مدل آموزش دیده
• 30. معیارهای ارزیابی مدل: دقت، بازیابی و F1-Score
• 31. تحلیل نتایج ارزیابی
• 32. شناسایی نقاط قوت و ضعف مدل
• 33. بهبود مدل با استفاده از داده‌های بیشتر
• 34. تکرار فرآیند آموزش و ارزیابی
• 35. مدیریت مجموعه‌های داده و مدل‌ها در Comprehend
• 36. نسخه‌بندی مدل‌ها
• 37. استقرار مدل آموزش دیده برای استفاده
• 38. استفاده از مدل تشخیص موجودیت سفارشی در برنامه‌ها
• 39. ادغام با سایر سرویس‌های AWS
• 40. مثال‌های عملی از کاربرد تشخیص موجودیت سفارشی
• 41. تحلیل اسناد حقوقی و استخراج اطلاعات کلیدی
• 42. پردازش اخبار و شناسایی افراد، سازمان‌ها و مکان‌ها
• 43. تحلیل بازخوردهای مشتریان و دسته‌بندی موضوعات
• 44. استخراج اطلاعات از رزومه‌ها و سوابق شغلی
• 45. کاربرد در حوزه سلامت و استخراج اطلاعات پزشکی
• 46. کاربرد در حوزه مالی و تحلیل گزارش‌ها
• 47. مدل‌سازی موجودیت‌های خاص دامنه
• 48. چالش‌های رایج در ساخت مدل‌های تشخیص موجودیت
• 49. مدیریت ابهام و همپوشانی موجودیت‌ها
• 50. روش‌های مقابله با داده‌های کم‌منبع
• 51. جنبه‌های امنیتی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌های متنی
• 52. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و تحلیل متن
• 53. استانداردهای حاکمیتی در پردازش زبان طبیعی
• 54. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 55. چارچوب‌های قانونی برای استفاده از هوش مصنوعی
• 56. اصول بومی‌سازی و انطباق با فرهنگ ایرانی
• 57. ملاحظات فقهی در پردازش زبان طبیعی
• 58. کاربرد هوش مصنوعی در نظام بانکی بدون ربا
• 59. تحلیل متون فقهی با هوش مصنوعی
• 60. پردازش زبان طبیعی در حوزه علوم انسانی اسلامی
• 61. مدل‌سازی مفاهیم دینی و تاریخی
• 62. استخراج اطلاعات از متون عرفانی و اخلاقی
• 63. کاربرد در آموزش و تولید محتوای آموزشی سازگار
• 64. ساخت ابزارهای کمک آموزشی هوشمند
• 65. ارزیابی محتوای آموزشی از منظر انطباق با قوانین
• 66. فناوری‌های نوین در تشخیص موجودیت
• 67. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پردازش زبان طبیعی
• 68. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و قابلیت‌های آن‌ها
• 69. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 70. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 71. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
• 72. ترجمه ماشینی و چالش‌های آن
• 73. تشخیص احساسات و تحلیل نظرات کاربران
• 74. دسته‌بندی متن و موضوع‌بندی اسناد
• 75. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 76. گراف‌های دانش و کاربرد آن‌ها
• 77. ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 78. توسعه ابزارهای جستجوی معنایی
• 79. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار با هوش مصنوعی
• 80. افزایش بهره‌وری در سازمان‌ها
• 81. مدیریت دانش سازمانی با استفاده از تحلیل متن
• 82. نوآوری و توسعه محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی
• 83. آینده پردازش زبان طبیعی و تشخیص موجودیت
• 84. روندهای تحقیقاتی در حوزه هوش مصنوعی زبانی
• 85. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 86. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
• 87. آموزش و توانمندسازی نیروی متخصص
• 88. مسیریابی شغلی در حوزه هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 89. کارآفرینی در صنعت هوش مصنوعی
• 90. چشم‌انداز توسعه ابزارهای تحلیل متن در ایران
• 91. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه هوش مصنوعی (با رعایت قوانین)
• 92. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی