اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آشنایی با ابزارهای تحلیل متن با استفاده از Amazon Comprehend

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با ابزارهای تحلیل متن با استفاده از Amazon Comprehend

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: کاربردهای پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. تاریخچه و سیر تکاملی NLP
• 4. کاربردهای نوین NLP در ایران
• 5. اصول اساسی NLP
• 6. ساختار زبان و واژگان
• 7. نحو و گرامر زبان فارسی
• 8. معناشناسی و درک مفهوم
• 9. پردازش معنایی در NLP
• 10. مفاهیم کلیدی در NLP
• 11. مدل‌های زبانی
• 12. مدل‌های آماری زبان
• 13. مدل‌های یادگیری عمیق برای زبان
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
• 16. ترنسفورمرها و توجه (Attention)
• 17. کتابخانه‌ها و ابزارهای NLP
• 18. معرفی کتابخانه‌های پرکاربرد فارسی NLP
• 19. NLTK و SpaCy در پردازش زبان فارسی
• 20. کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 21. Amazon Comprehend: مقدمه و قابلیت‌ها
• 22. معرفی سرویس Amazon Comprehend
• 23. کاربرد Comprehend در تحلیل متن
• 24. مزایای استفاده از Comprehend
• 25. چرا Comprehend؟
• 26. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 27. مفهوم NER و کاربردهای آن
• 28. NER در زبان فارسی
• 29. مثال‌های عملی NER با Comprehend
• 30. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 31. مفهوم تحلیل احساسات
• 32. انواع تحلیل احساسات
• 33. تحلیل احساسات متن فارسی با Comprehend
• 34. کاربرد تحلیل احساسات در کسب‌وکار
• 35. تشخیص موضوع (Topic Detection)
• 36. مفهوم تشخیص موضوع
• 37. روش‌های تشخیص موضوع
• 38. تشخیص موضوع اسناد با Comprehend
• 39. کاربرد تشخیص موضوع در سازماندهی اطلاعات
• 40. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 41. مفهوم خلاصه‌سازی متن
• 42. روش‌های خلاصه‌سازی استخراجی و چکیده‌ای
• 43. خلاصه‌سازی متون فارسی با Comprehend
• 44. کاربرد خلاصه‌سازی در اطلاع‌رسانی
• 45. شناسایی زبان (Language Detection)
• 46. اهمیت تشخیص زبان
• 47. تشخیص خودکار زبان متون
• 48. قابلیت تشخیص زبان در Comprehend
• 49. کاربرد تشخیص زبان در پردازش چندزبانه
• 50. استخراج عبارات کلیدی (Key Phrase Extraction)
• 51. مفهوم استخراج عبارات کلیدی
• 52. روش‌های استخراج عبارات کلیدی
• 53. استخراج عبارات مهم از متون با Comprehend
• 54. کاربرد استخراج عبارات کلیدی در جستجو
• 55. پردازش زبان طبیعی برای کسب‌وکار
• 56. کاربرد NLP در خدمات مشتری
• 57. تحلیل بازخورد مشتریان
• 58. بهبود تجربه کاربری با NLP
• 59. NLP در بازاریابی دیجیتال
• 60. پردازش زبان طبیعی در امنیت اطلاعات
• 61. تشخیص محتوای نامناسب
• 62. شناسایی اطلاعات حساس
• 63. کاربرد NLP در مقابله با اخبار جعلی
• 64. امنیت سایبری و NLP
• 65. کاربرد NLP در حوزه سلامت
• 66. تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 67. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 68. پیشرفت‌های NLP در پزشکی
• 69. NLP و هوش مصنوعی در سلامت
• 70. پردازش زبان طبیعی در آموزش
• 71. سیستم‌های یادگیری تطبیقی
• 72. ارزیابی خودکار تکالیف
• 73. تولید محتوای آموزشی
• 74. NLP و آینده آموزش
• 75. ملاحظات اخلاقی در NLP
• 76. حریم خصوصی و داده‌های متنی
• 77. سوگیری در مدل‌های NLP
• 78. عدالت و شفافیت در NLP
• 79. مسئولیت‌پذیری در توسعه NLP
• 80. آینده NLP و پردازش زبان طبیعی
• 81. روندهای نوظهور در NLP
• 82. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 83. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 84. NLP و تعامل انسان و ماشین
• 85. توسعه مدل‌های NLP سفارشی
• 86. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 87. استفاده از داده‌های اختصاصی
• 88. ساخت مدل‌های NLP برای زبان فارسی
• 89. ارزیابی و بهبود مدل‌های NLP
• 90. معیارهای ارزیابی مدل‌های NLP
• 91. روش‌های بهبود عملکرد مدل‌ها
• 92. مدیریت چرخه عمر مدل‌های NLP
• 93. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 94. پروژه‌های عملی با Amazon Comprehend
• 95. پروژه ۱: تحلیل احساسات نظرات کاربران
• 96. پروژه ۲: دسته‌بندی اسناد خبری
• 97. پروژه ۳: استخراج اطلاعات کلیدی از گزارش‌ها
• 98. پروژه ۴: ساخت یک چت‌بات ساده
• 99. پروژه ۵: تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 100. جمع‌بندی و گام‌های بعدی