دوره تحلیل داده‌های متنی با Azure AI Language همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های متنی با Azure AI Language

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Microsoft Azure AI

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و Azure AI Language
• 2. آشنایی با Azure AI Language و قابلیت‌های آن
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه Azure AI Language
• 4. مفاهیم کلیدی در تحلیل داده‌های متنی
• 5. انواع داده‌های متنی و چالش‌های پردازش آن‌ها
• 6. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 7. پاک‌سازی متن: حذف نویز و کاراکترهای اضافی
• 8. نرمال‌سازی متن: یکسان‌سازی حروف و کلمات
• 9. ریشه‌یابی و حذف وندها (Stemming & Lemmatization)
• 10. توقف‌واژه‌ها (Stop Words) و حذف آن‌ها
• 11. توکن‌سازی (Tokenization) متن
• 12. تقسیم‌بندی متن به جملات و پاراگراف‌ها
• 13. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 14. دسته‌بندی موجودیت‌ها: اشخاص، مکان‌ها، سازمان‌ها
• 15. کاربرد NER در استخراج اطلاعات کلیدی
• 16. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 17. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 18. شناسایی قطبیت احساسات: مثبت، منفی، خنثی
• 19. تحلیل احساسات در سطح جمله و سند
• 20. کاربرد تحلیل احساسات در کسب‌وکار و بازاریابی
• 21. تشخیص جنبه (Aspect-Based Sentiment Analysis)
• 22. شناسایی موضوعات و جنبه‌های مورد بحث
• 23. استخراج کلیدواژه‌ها (Keyword Extraction)
• 24. روش‌های مختلف استخراج کلیدواژه‌ها
• 25. کاربرد کلیدواژه‌ها در نمایه‌سازی و جستجو
• 26. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 27. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 28. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 29. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی
• 30. تشخیص زبان (Language Detection)
• 31. کاربرد تشخیص زبان در سیستم‌های چندزبانه
• 32. ترجمه ماشینی با Azure AI Language
• 33. آشنایی با مدل‌های ترجمه ماشینی
• 34. ترجمه متن بین زبان‌های مختلف
• 35. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
• 36. تشخیص نیت کاربر (Intent Recognition)
• 37. شناسایی قصد کاربر از عبارات متنی
• 38. کاربرد تشخیص نیت در ربات‌های گفتگو
• 39. تشخیص موجودیت‌های سفارشی (Custom Entity Recognition)
• 40. آموزش مدل‌های NER سفارشی
• 41. ارزیابی عملکرد مدل‌های NER سفارشی
• 42. تشخیص عبارات کلیدی (Key Phrase Extraction)
• 43. استخراج عبارات مهم و معنادار از متن
• 44. مقایسه استخراج کلیدواژه و استخراج عبارات کلیدی
• 45. مدیریت و سازماندهی مدل‌های Azure AI Language
• 46. ایجاد و مدیریت منابع Azure AI Language
• 47. تنظیمات و پیکربندی سرویس‌ها
• 48. استفاده از Azure AI Language SDK
• 49. پیاده‌سازی راه‌حل‌ها با استفاده از Python
• 50. پیاده‌سازی راه‌حل‌ها با استفاده از C#
• 51. کاربرد Azure AI Language در چت‌بات‌ها
• 52. طراحی جریان مکالمه در چت‌بات‌ها
• 53. ادغام Azure AI Language با Azure Bot Service
• 54. تست و عیب‌یابی چت‌بات‌ها
• 55. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 56. جمع‌آوری داده از پلتفرم‌های اجتماعی
• 57. پردازش متن توییت‌ها و پست‌ها
• 58. تحلیل احساسات کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 59. شناسایی ترندها و موضوعات داغ
• 60. کاربرد در مدیریت بحران و روابط عمومی
• 61. تحلیل داده‌های نظرات مشتریان
• 62. استخراج بازخوردها و پیشنهادات مشتریان
• 63. شناسایی مشکلات و نقاط قوت محصولات
• 64. بهبود تجربه مشتری بر اساس تحلیل نظرات
• 65. کاربرد در هوش تجاری
• 66. مدیریت دانش سازمانی
• 67. استخراج اطلاعات از اسناد داخلی
• 68. ساخت پایگاه دانش قابل جستجو
• 69. پشتیبانی از تصمیم‌گیری در سازمان
• 70. امنیت و حریم خصوصی در Azure AI Language
• 71. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 72. محافظت از داده‌های حساس
• 73. انطباق با مقررات حفظ حریم خصوصی
• 74. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 75. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 76. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
• 77. مسئولیت‌پذیری در استفاده از AI
• 78. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی
• 79. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 80. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
• 81. معرفی مدل‌های زبانی آماری
• 82. کاربرد مدل‌های زبانی در وظایف NLP
• 83. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری عمیق برای NLP
• 84. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 85. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 86. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (GRU)
• 87. شبکه‌های توجه (Attention Mechanisms)
• 88. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 89. معرفی مدل‌های ترنسفورمر پیش‌آموزش‌دیده
• 90. BERT و کاربردهای آن
• 91. GPT و کاربردهای آن
• 92. تکنیک‌های پیشرفته در تحلیل متن
• 93. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
• 94. الگوریتم‌های LDA و NMF
• 95. کاربرد مدل‌سازی موضوع در کشف الگوها
• 96. تحلیل شباهت متنی
• 97. معیارهای اندازه‌گیری شباهت (Cosine Similarity)
• 98. کاربرد در خوشه‌بندی و بازیابی اطلاعات
• 99. شناسایی متون تکراری و سرقت ادبی
• 100. تحلیل گرامری و نحوی (Syntactic Analysis)