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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

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

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی تشخیص موجودیت
• 3. کاربرد تشخیص موجودیت در کسب‌وکار
• 4. معرفی Amazon Comprehend
• 5. مزایای Amazon Comprehend
• 6. مفاهیم کلیدی تشخیص موجودیت سفارشی
• 7. انتخاب دامنه مناسب برای مدل سفارشی
• 8. جمع‌آوری داده‌های آموزشی
• 9. قالب‌بندی داده‌های آموزشی
• 10. اهمیت کیفیت داده‌های آموزشی
• 11. تنوع در داده‌های آموزشی
• 12. برچسب‌گذاری دقیق موجودیت‌ها
• 13. انواع موجودیت‌ها در زبان فارسی
• 14. تعریف موجودیت‌های سفارشی
• 15. ملاحظات شرعی در برچسب‌گذاری
• 16. ساختار فایل‌های برچسب‌گذاری شده
• 17. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
• 18. بارگذاری داده‌ها در Amazon Comprehend
• 19. ایجاد مجموعه داده سفارشی
• 20. پیکربندی پارامترهای آموزش
• 21. انتخاب الگوریتم آموزش
• 22. تنظیمات پیشرفته آموزش
• 23. شروع فرآیند آموزش مدل
• 24. نظارت بر پیشرفت آموزش
• 25. ارزیابی اولیه مدل
• 26. سنجه‌های ارزیابی مدل
• 27. دقت، بازیابی و امتیاز F1
• 28. تفسیر نتایج ارزیابی
• 29. بهبود مدل بر اساس ارزیابی
• 30. بازبینی داده‌های آموزشی
• 31. افزودن داده‌های بیشتر
• 32. تغییر پارامترهای آموزش
• 33. آموزش مجدد مدل
• 34. ذخیره‌سازی مدل آموزش‌دیده
• 35. استقرار مدل در محیط عملیاتی
• 36. فراخوانی مدل از طریق API
• 37. ارسال متن به مدل
• 38. دریافت نتایج تشخیص موجودیت
• 39. پردازش نتایج خروجی
• 40. کاربرد نتایج در برنامه‌های کاربردی
• 41. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود
• 42. مثال‌های کاربردی تشخیص موجودیت
• 43. تشخیص موجودیت در متون خبری
• 44. تشخیص موجودیت در اسناد حقوقی
• 45. تشخیص موجودیت در داده‌های مالی
• 46. تشخیص موجودیت در متون پزشکی
• 47. تشخیص موجودیت در شبکه‌های اجتماعی
• 48. ملاحظات امنیتی در استفاده از Comprehend
• 49. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 50. رعایت قوانین و مقررات
• 51. محدودیت‌های Amazon Comprehend
• 52. مقایسه با رویکردهای دیگر
• 53. تشخیص موجودیت مبتنی بر قوانین
• 54. تشخیص موجودیت مبتنی بر یادگیری ماشینی
• 55. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 56. آموزش مدل با داده‌های کم
• 57. انتقال یادگیری در تشخیص موجودیت
• 58. مدل‌های زبانی بزرگ
• 59. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 60. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ
• 61. تفاوت مدل‌های Comprehend با مدل‌های زبانی بزرگ
• 62. مدیریت مجموعه داده‌ها
• 63. به‌روزرسانی مدل‌ها
• 64. نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان
• 65. پایش مداوم مدل
• 66. تشخیص افت عملکرد مدل
• 67. اقدامات اصلاحی برای افت عملکرد
• 68. مستندسازی فرآیند آموزش
• 69. اشتراک‌گذاری مدل‌ها
• 70. کاربرد تشخیص موجودیت در اتوماسیون فرآیند
• 71. استخراج اطلاعات کلیدی
• 72. طبقه‌بندی اسناد
• 73. ایجاد پایگاه دانش
• 74. تحلیل احساسات مبتنی بر موجودیت
• 75. خلاصه‌سازی متون با تشخیص موجودیت
• 76. جستجوی معنایی پیشرفته
• 77. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 78. سوگیری در داده‌های آموزشی
• 79. تأثیرات اجتماعی تشخیص موجودیت
• 80. آینده تشخیص موجودیت سفارشی
• 81. توسعه مدل‌های چندزبانه
• 82. تشخیص موجودیت در زبان فارسی
• 83. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 84. منابع داده فارسی برای آموزش
• 85. همکاری با متخصصان زبان فارسی
• 86. نکات مهم در استفاده از Comprehend برای فارسی
• 87. تنظیمات زبانی در Comprehend
• 88. بررسی واژگان تخصصی فارسی
• 89. پشتیبانی از لهجه‌ها و گویش‌ها
• 90. آینده پردازش زبان طبیعی در ایران
• 91. نقش هوش مصنوعی در توسعه دانش
• 92. فناوری اطلاعات و قوانین ملی
• 93. رعایت چارچوب شرعی در توسعه نرم‌افزار
• 94. امنیت اطلاعات در سامانه‌های آموزشی
• 95. توسعه پایدار با فناوری اطلاعات
• 96. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 97. نوآوری در چارچوب قوانین
• 98. خاتمه و جمع‌بندی مباحث