دوره مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی با Amazon Comprehend: تحلیل متون و طراحی راهکارها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی با Amazon Comprehend: تحلیل متون و طراحی راهکارها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: خدمات ابری پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. اصول کلیدی پردازش زبان طبیعی
• 3. کاربردهای عملی پردازش زبان طبیعی
• 4. آشنایی با Amazon Comprehend
• 5. معماری و قابلیت‌های Amazon Comprehend
• 6. آماده‌سازی محیط کاربری AWS
• 7. ایجاد حساب کاربری AWS
• 8. تنظیمات امنیتی اولیه در AWS
• 9. آشنایی با کنسول AWS
• 10. معرفی خدمات پردازش زبان طبیعی AWS
• 11. انتخاب سرویس مناسب برای تحلیل متن
• 12. مفاهیم پایه در تحلیل متنی
• 13. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 14. انواع موجودیت‌های نام‌دار
• 15. کاربرد NER در تحلیل متون
• 16. شناسایی موضوعات (Topic Modeling)
• 17. روش‌های استخراج موضوعات
• 18. کاربرد شناسایی موضوعات
• 19. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 20. سطوح تحلیل احساسات
• 21. تفسیر نتایج تحلیل احساسات
• 22. تشخیص زبان (Language Detection)
• 23. اهمیت تشخیص زبان
• 24. پیاده‌سازی تشخیص زبان
• 25. خلاصه‌سازی متون
• 26. روش‌های خلاصه‌سازی
• 27. کاربرد خلاصه‌سازی متون
• 28. استخراج عبارات کلیدی (Key Phrase Extraction)
• 29. اهمیت استخراج عبارات کلیدی
• 30. پیاده‌سازی استخراج عبارات کلیدی
• 31. فیلترینگ محتوا
• 32. کاربرد فیلترینگ محتوا
• 33. تنظیمات فیلترینگ محتوا
• 34. مدل‌های سفارشی در Amazon Comprehend
• 35. مزایای مدل‌های سفارشی
• 36. آموزش مدل‌های سفارشی NER
• 37. آموزش مدل‌های سفارشی طبقه‌بندی متون
• 38. استقرار و استفاده از مدل‌های سفارشی
• 39. کاربردهای پیشرفته Amazon Comprehend
• 40. تحلیل نظرات مشتریان
• 41. تحلیل بازخوردها
• 42. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 43. مدیریت دانش با Amazon Comprehend
• 44. دستیاران مجازی و چت‌بات‌ها
• 45. پردازش اسناد حقوقی
• 46. پردازش اسناد پزشکی
• 47. تحلیل اخبار و گزارش‌ها
• 48. طراحی راهکارهای تحلیل متن
• 49. مراحل طراحی راهکار
• 50. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 51. انتخاب ابزارها و خدمات مناسب
• 52. پیاده‌سازی و تست راهکار
• 53. بهینه‌سازی راهکارها
• 54. مقیاس‌پذیری راهکارهای مبتنی بر AWS
• 55. امنیت داده‌ها در Amazon Comprehend
• 56. مدیریت دسترسی‌ها در AWS IAM
• 57. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 58. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 59. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 60. مقابله با سوگیری‌ها
• 61. مقررات و استانداردهای مربوط به داده‌ها
• 62. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
• 63. استفاده از Amazon Comprehend در چارچوب قوانین
• 64. مطابقت با مقررات داخلی
• 65. موارد استفاده مجاز در ایران
• 66. محدودیت‌های استفاده در ایران
• 67. نمونه‌های عملی پیاده‌سازی در ایران
• 68. تحلیل متون فارسی با Amazon Comprehend
• 69. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 70. بهبود عملکرد برای زبان فارسی
• 71. آموزش مدل سفارشی برای فارسی
• 72. استفاده از Amazon Comprehend برای تحلیل اسناد فارسی
• 73. شناسایی موجودیت‌های فارسی
• 74. تحلیل احساسات متون فارسی
• 75. استخراج عبارات کلیدی فارسی
• 76. مدیریت و سازماندهی داده‌های متنی
• 77. ایجاد پایگاه دانش متنی
• 78. جستجو و بازیابی اطلاعات متنی
• 79. اتوماسیون فرآیندهای مبتنی بر متن
• 80. گزارش‌گیری خودکار از تحلیل‌ها
• 81. ارزیابی عملکرد مدل‌های پردازش زبان
• 82. معیارهای ارزیابی مدل‌ها
• 83. بهبود مستمر مدل‌ها
• 84. آینده پردازش زبان طبیعی
• 85. روندهای جدید در NLP
• 86. نقش هوش مصنوعی در تحلیل متون
• 87. بررسی عمیق‌تر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 88. کاربرد LLMs در تحلیل متون
• 89. تفاوت LLMs با Amazon Comprehend
• 90. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی
• 91. هزینه‌های استفاده از Amazon Comprehend
• 92. مدیریت هزینه‌ها
• 93. پشتیبانی و منابع آموزشی AWS
• 94. جامعه کاربری AWS
• 95. منابع مفید برای یادگیری بیشتر
• 96. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 97. طراحی پروژه نهایی
• 98. ارائه نتایج پروژه
• 99. مرور کلی بر مباحث دوره
• 100. آشنایی با ابزارهای مکمل