اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت طبقه‌بند سفارشی متن با استفاده از ابزارهای پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت طبقه‌بند سفارشی متن با استفاده از ابزارهای پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و طبقه‌بندی متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. یادگیری نظارت شده
• 5. یادگیری نظارت نشده
• 6. یادگیری تقویتی
• 7. نکات کلیدی در طبقه‌بندی متن
• 8. انتخاب ویژگی برای طبقه‌بندی متن
• 9. تکنیک‌های استخراج ویژگی
• 10. مدل‌های زبانی
• 11. مدل‌های زبانی آماری
• 12. مدل‌های زبانی عصبی
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 15. ترنسفورمرها
• 16. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
• 17. مکانیزم توجه
• 18. مدل‌های ترنسفورمر از پیش آموزش دیده
• 19. کاربرد ترنسفورمرها در طبقه‌بندی متن
• 20. مقدمه‌ای بر ابزارهای پردازش زبان طبیعی
• 21. معرفی ابزارهای متن‌باز
• 22. معرفی ابزارهای ابری
• 23. معرفی Amazon Comprehend
• 24. قابلیت‌های Amazon Comprehend
• 25. طبقه‌بندی سفارشی متن با Amazon Comprehend
• 26. جمع‌آوری داده‌های آموزشی
• 27. برچسب‌گذاری داده‌ها
• 28. فرمت فایل‌های داده آموزشی
• 29. آماده‌سازی مجموعه داده آموزشی
• 30. تقسیم مجموعه داده به آموزش و آزمون
• 31. ایجاد مدل طبقه‌بندی سفارشی
• 32. پیکربندی پارامترهای مدل
• 33. شروع فرآیند آموزش مدل
• 34. ارزیابی عملکرد مدل
• 35. معیارهای ارزیابی مدل
• 36. دقت (Accuracy)
• 37. صحت (Precision)
• 38. بازیابی (Recall)
• 39. امتیاز F1
• 40. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی
• 41. تنظیم و بهبود مدل
• 42. تنظیم ابرپارامترها
• 43. افزایش حجم داده‌های آموزشی
• 44. استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌تر
• 45. استقرار مدل طبقه‌بندی سفارشی
• 46. استفاده از مدل برای پیش‌بینی
• 47. کاربرد طبقه‌بندی متن در سناریوهای واقعی
• 48. تحلیل احساسات متن
• 49. دسته‌بندی خودکار ایمیل‌ها
• 50. فیلتر کردن هرزنامه‌ها
• 51. سیستم‌های توصیه‌گر
• 52. تجزیه و تحلیل بازخورد مشتریان
• 53. شناسایی موضوعات داغ
• 54. مدیریت شبکه‌های اجتماعی
• 55. طبقه‌بندی اسناد قانونی
• 56. طبقه‌بندی مقالات علمی
• 57. طبقه‌بندی اخبار
• 58. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 59. حریم خصوصی داده‌ها
• 60. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 61. شفافیت مدل‌ها
• 62. تفسیرپذیری مدل‌ها
• 63. امنیت داده‌ها
• 64. مقررات و قوانین مربوط به پردازش داده‌ها در ایران
• 65. استانداردهای داده در ایران
• 66. قوانین حفاظت از داده‌ها
• 67. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 68. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
• 69. هوش مصنوعی در خدمات عمومی
• 70. هوش مصنوعی در آموزش
• 71. هوش مصنوعی در سلامت
• 72. هوش مصنوعی در کشاورزی
• 73. هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 74. هوش مصنوعی در انرژی
• 75. هوش مصنوعی در مالی
• 76. هوش مصنوعی در رسانه
• 77. هوش مصنوعی در محیط زیست
• 78. هوش مصنوعی و آینده شغلی
• 79. آینده پردازش زبان طبیعی
• 80. چالش‌های پیش روی پردازش زبان طبیعی
• 81. فرصت‌های جدید در پردازش زبان طبیعی
• 82. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
• 83. مرور مفاهیم کلیدی
• 84. نکات تکمیلی برای توسعه‌دهندگان
• 85. منابع بیشتر برای مطالعه
• 86. کارگاه عملی: ساخت طبقه‌بند متن ساده
• 87. بررسی ابزارهای متن‌باز برای طبقه‌بندی
• 88. مقایسه ابزارهای ابری و متن‌باز
• 89. مطالعه موردی: طبقه‌بندی نظرات کاربران
• 90. مطالعه موردی: دسته‌بندی مقالات خبری
• 91. مطالعه موردی: تحلیل میزان رضایت مشتریان
• 92. مبانی زبان‌شناسی کامپیوتری
• 93. پردازش اولیه متن (پیش‌پردازش)
• 94. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 95. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 96. لمتایزیشن (Lemmatization)
• 97. تبدیل متن به بردارهای عددی
• 98. روش Bag-of-Words
• 99. روش TF-IDF
• 100. روش Word Embeddings