دوره ساخت و استقرار مدل‌های استخراج عبارات سفارشی با استفاده از Amazon Comprehend همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و استقرار مدل‌های استخراج عبارات سفارشی با استفاده از Amazon Comprehend

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه مدل‌های سفارشی پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
• 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی
• 3. معرفی Amazon Comprehend و قابلیت‌های آن
• 4. مفهوم استخراج عبارات سفارشی (Custom Entity Recognition)
• 5. چرا به استخراج عبارات سفارشی نیاز داریم؟
• 6. مراحل کلی ساخت مدل استخراج عبارات سفارشی
• 7. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های آموزشی
• 8. فرمت‌بندی داده‌ها برای آموزش مدل
• 9. شناسایی و برچسب‌گذاری موجودیت‌ها در متن
• 10. اهمیت کیفیت داده‌های آموزشی
• 11. انتخاب ابزارها و پلتفرم‌های مناسب
• 12. معرفی محیط AWS برای ساخت مدل
• 13. مراحل ایجاد یک پروژه در Amazon Comprehend
• 14. تنظیمات اولیه پروژه
• 15. تعریف انواع موجودیت‌های سفارشی
• 16. ایجاد مجموعه داده آموزشی
• 17. افزودن اسناد متنی به مجموعه داده
• 18. برچسب‌گذاری دقیق و صحیح موجودیت‌ها
• 19. بازبینی و اصلاح برچسب‌گذاری‌ها
• 20. اهمیت سازگاری در برچسب‌گذاری
• 21. آموزش مدل استخراج عبارات سفارشی
• 22. تنظیم پارامترهای آموزش مدل
• 23. شروع فرآیند آموزش
• 24. نظارت بر پیشرفت آموزش
• 25. ارزیابی عملکرد مدل آموزش‌دیده
• 26. معیارهای ارزیابی مدل (دقت، فراخوانی، امتیاز F1)
• 27. تفسیر نتایج ارزیابی
• 28. بهبود مدل بر اساس نتایج ارزیابی
• 29. تکرار فرآیند آموزش و ارزیابی
• 30. ایجاد نسخه جدید مدل
• 31. استقرار مدل برای استفاده در برنامه‌ها
• 32. مفهوم نقاط پایانی (Endpoints)
• 33. تنظیم نقطه پایانی برای مدل سفارشی
• 34. پیکربندی نقطه پایانی
• 35. مقیاس‌پذیری نقاط پایانی
• 36. دسترسی به نقطه پایانی از طریق API
• 37. نوشتن کد برای فراخوانی نقطه پایانی
• 38. مثال‌های عملی استفاده از API
• 39. ادغام مدل استخراج عبارات سفارشی در برنامه‌های کاربردی
• 40. تحلیل متن اسناد فارسی
• 41. شناسایی اطلاعات کلیدی در متون
• 42. استخراج اطلاعات تماس از اسناد
• 43. شناسایی محصولات و خدمات از متون
• 44. تحلیل نظرات مشتریان
• 45. استخراج اطلاعات سازمانی
• 46. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی (با رعایت چارچوب)
• 47. کاربرد در حوزه حقوقی (با رعایت چارچوب)
• 48. کاربرد در حوزه مالی (با رعایت چارچوب)
• 49. توسعه مدل‌های استخراج عبارات سفارشی برای زبان فارسی
• 50. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 51. نکات و ترفندهای برچسب‌گذاری مؤثر
• 52. مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ
• 53. بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 54. نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان
• 55. به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید
• 56. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (در صورت امکان و انطباق)
• 57. مقایسه Amazon Comprehend با سایر ابزارها
• 58. ملاحظات امنیتی در استفاده از سرویس‌های ابری
• 59. مدیریت هزینه‌ها در AWS
• 60. تمرین عملی: ساخت مدل برای یک سناریوی خاص
• 61. تمرین عملی: استقرار و فراخوانی مدل
• 62. بررسی نمونه‌های کد برای زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف
• 63. نکات پیشرفته در استخراج عبارات سفارشی
• 64. مدیریت انواع موجودیت‌های سلسله‌مراتبی
• 65. استفاده از عبارات منظم (Regular Expressions) در برچسب‌گذاری
• 66. تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود دقت
• 67. پردازش اسناد طولانی
• 68. فشرده‌سازی داده‌های آموزشی
• 69. مدیریت خطا در فراخوانی API
• 70. مطالعه موردی: پیاده‌سازی موفق در یک پروژه
• 71. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های واقعی
• 72. آینده پردازش زبان طبیعی و استخراج عبارات سفارشی
• 73. اهمیت داده‌های با کیفیت در موفقیت مدل
• 74. نقش مهندسی داده در NLP
• 75. ملاحظات اخلاقی در استفاده از NLP
• 76. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 77. چارچوب‌های قانونی و مقررات در حوزه NLP
• 78. نقش سازمان‌های نظارتی
• 79. تأثیر NLP بر صنایع مختلف
• 80. فرصت‌های شغلی در حوزه NLP
• 81. مسیر یادگیری و پیشرفت در NLP
• 82. منابع تکمیلی برای یادگیری عمیق‌تر
• 83. نکات کلیدی برای موفقیت در پروژه‌های NLP
• 84. جمع‌بندی مباحث و گام‌های بعدی
• 85. فرهنگ سازمانی و پذیرش NLP
• 86. آموزش و توانمندسازی کارکنان
• 87. اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) در پروژه‌های NLP
• 88. چالش‌های فرهنگی در پذیرش فناوری‌های جدید
• 89. مدیریت تغییرات سازمانی
• 90. اهمیت همکاری بین تیم‌های فنی و کسب‌وکار
• 91. اصول طراحی سیستم‌های NLP پایدار
• 92. پایش و نگهداری سیستم‌های NLP
• 93. مستندسازی فرآیندها و مدل‌ها
• 94. ایجاد یک اکوسیستم NLP در سازمان
• 95. ارزیابی مستمر نیازهای کسب‌وکار
• 96. انطباق با استانداردهای صنعتی
• 97. بررسی روندها و نوآوری‌های جدید در NLP
• 98. آمادگی برای آینده هوش مصنوعی
• 99. توسعه مهارت‌های حل مسئله
• 100. یادگیری مادام‌العمر در حوزه فناوری