دوره آشنایی با تشخیص موجودیت سفارشی در زبان کره‌ای با استفاده از Amazon Comprehend همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با تشخیص موجودیت سفارشی در زبان کره‌ای با استفاده از Amazon Comprehend

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. کاربردهای پردازش زبان طبیعی
• 4. مفاهیم کلیدی پردازش زبان طبیعی
• 5. نشانه‌گذاری و توکن‌سازی
• 6. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی
• 7. حذف کلمات توقف
• 8. شناسایی اجزای کلام (POS Tagging)
• 9. نحو و تجزیه جملات
• 10. مدل‌های زبانی
• 11. شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
• 12. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 13. شبکه‌های بازگشتی (RNN)
• 14. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 15. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 16. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) در پردازش زبان طبیعی
• 17. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
• 18. ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی پیشرفته
• 19. آشنایی با Amazon Comprehend
• 20. قابلیت‌های Amazon Comprehend
• 21. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 22. کاربرد NER در تحلیل متن
• 23. تشخیص موجودیت سفارشی (Custom Entity Recognition)
• 24. مزایای تشخیص موجودیت سفارشی
• 25. مراحل ایجاد مدل تشخیص موجودیت سفارشی
• 26. جمع‌آوری داده‌های آموزشی
• 27. برچسب‌گذاری داده‌ها
• 28. فرمت داده‌های ورودی برای Amazon Comprehend
• 29. فایل‌های CSV برای آموزش
• 30. فایل‌های JSON برای آموزش
• 31. انتخاب موجودیت‌ها برای تشخیص
• 32. مثال‌هایی از موجودیت‌های سفارشی
• 33. موجودیت‌های سازمانی
• 34. موجودیت‌های مکانی
• 35. موجودیت‌های زمانی
• 36. موجودیت‌های شخصی
• 37. موجودیت‌های محصول
• 38. موجودیت‌های رویداد
• 39. موجودیت‌های مالی
• 40. موجودیت‌های پزشکی
• 41. موجودیت‌های حقوقی
• 42. موجودیت‌های فنی
• 43. موجودیت‌های علمی
• 44. موجودیت‌های مذهبی (در چارچوب رسمی)
• 45. موجودیت‌های فرهنگی (در چارچوب رسمی)
• 46. تعریف روابط بین موجودیت‌ها
• 47. آموزش مدل تشخیص موجودیت سفارشی
• 48. تنظیم پارامترهای آموزش
• 49. تنظیمات دقیق مدل
• 50. آزمایش و ارزیابی مدل
• 51. معیارهای ارزیابی مدل
• 52. دقت (Precision)
• 53. بازیابی (Recall)
• 54. امتیاز F1
• 55. تفسیر نتایج ارزیابی
• 56. بهبود مدل بر اساس نتایج
• 57. تکرار فرآیند آموزش و ارزیابی
• 58. استقرار مدل تشخیص موجودیت سفارشی
• 59. استفاده از APIهای Amazon Comprehend
• 60. ارسال متن برای پیش‌بینی
• 61. دریافت نتایج پیش‌بینی
• 62. مثال عملی: تشخیص موجودیت در متون فارسی
• 63. آماده‌سازی داده‌های فارسی
• 64. برچسب‌گذاری موجودیت‌های فارسی
• 65. آموزش مدل برای زبان فارسی
• 66. ارزیابی مدل فارسی
• 67. کاربردهای تشخیص موجودیت سفارشی در ایران
• 68. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 69. استخراج اطلاعات از اسناد سازمانی
• 70. مدیریت دانش در سازمان‌ها
• 71. پردازش اطلاعات مشتریان
• 72. پشتیبانی از زبان فارسی در ابزارهای تحلیل متن
• 73. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 74. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 75. جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
• 76. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 77. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 78. چارچوب‌های قانونی استفاده از هوش مصنوعی
• 79. اهمیت داده‌های با کیفیت برای مدل‌های NLP
• 80. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 81. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 82. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در تشخیص موجودیت
• 83. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Fine-tuning)
• 84. مقایسه رویکردهای مختلف برای تشخیص موجودیت
• 85. استفاده از ابزارهای متن‌باز
• 86. آشنایی با کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی فارسی
• 87. نکات و ترفندها برای بهبود عملکرد مدل
• 88. مدیریت پروژه‌های تشخیص موجودیت سفارشی
• 89. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی
• 90. تخصیص منابع
• 91. مدیریت تیم
• 92. چالش‌های پیاده‌سازی در سازمان‌ها
• 93. مقاومت در برابر تغییر
• 94. کمبود تخصص
• 95. نیاز به زیرساخت مناسب
• 96. آینده پردازش زبان طبیعی و تشخیص موجودیت
• 97. پیشرفت‌های اخیر در حوزه NLP
• 98. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 99. چشم‌اندازهای آینده برای ابزارهای تحلیل متن
• 100. جمع‌بندی و گام‌های بعدی