دوره آموزش ساخت و آزمون مدل‌های تشخیص موجودیت سفارشی با Amazon Comprehend و پیاده‌سازی تحلیل اسناد زنده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش ساخت و آزمون مدل‌های تشخیص موجودیت سفارشی با Amazon Comprehend و پیاده‌سازی تحلیل اسناد زنده

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی با هوش مصنوعی

موضوع میانی: ساخت مدل‌های سفارشی پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی در پردازش زبان
• 3. کاربردهای پردازش زبان طبیعی
• 4. معرفی Amazon Comprehend
• 5. مفاهیم اساسی تشخیص موجودیت
• 6. انواع موجودیت‌ها در پردازش زبان
• 7. شناسایی موجودیت‌های سفارشی
• 8. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
• 9. برچسب‌گذاری داده‌ها برای تشخیص موجودیت
• 10. فرمت‌های داده‌های ورودی
• 11. مراحل ایجاد مدل تشخیص موجودیت سفارشی
• 12. تعریف موجودیت‌های سفارشی
• 13. انتخاب ویژگی‌های مدل
• 14. تنظیم پارامترهای مدل
• 15. آموزش مدل تشخیص موجودیت
• 16. ارزیابی عملکرد مدل
• 17. معیارهای ارزیابی مدل (دقت، فراخوانی، F1)
• 18. تفسیر نتایج ارزیابی
• 19. بهبود مدل بر اساس نتایج
• 20. تست مدل با داده‌های جدید
• 21. نکات مهم در برچسب‌گذاری داده‌ها
• 22. مدیریت داده‌های آموزشی
• 23. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 24. پاکسازی متن
• 25. حذف کلمات توقف
• 26. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی
• 27. نمایش متنی (Vectorization)
• 28. تکنیک‌های Bag-of-Words
• 29. تکنیک‌های TF-IDF
• 30. مدل‌های زبانی (Language Models)
• 31. مدل‌های زبانی آماری
• 32. مدل‌های زبانی عصبی
• 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 34. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 35. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 36. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 37. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 38. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 39. معرفی مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 40. کاربرد مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 41. تنظیم دقیق مدل (Fine-tuning)
• 42. آموزش مدل تشخیص موجودیت با داده‌های متنی فارسی
• 43. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 44. ملاحظات فرهنگی در پردازش زبان فارسی
• 45. کاربرد تشخیص موجودیت در تحلیل اسناد
• 46. شناسایی موجودیت‌های مرتبط با سازمان‌ها
• 47. شناسایی موجودیت‌های مرتبط با افراد
• 48. شناسایی موجودیت‌های مرتبط با مکان‌ها
• 49. شناسایی موجودیت‌های مرتبط با تاریخ‌ها
• 50. شناسایی موجودیت‌های مرتبط با مقادیر عددی
• 51. شناسایی موجودیت‌های سفارشی در متون حقوقی
• 52. شناسایی موجودیت‌های سفارشی در متون پزشکی
• 53. شناسایی موجودیت‌های سفارشی در متون مالی
• 54. مفاهیم استقرار مدل (Deployment)
• 55. ایجاد نقطه پایانی (Endpoint) برای مدل
• 56. استقرار مدل در محیط عملیاتی
• 57. مراحل پیاده‌سازی تحلیل اسناد زنده
• 58. دریافت اسناد ورودی
• 59. ارسال اسناد به نقطه پایانی مدل
• 60. دریافت نتایج تشخیص موجودیت
• 61. پردازش نتایج تشخیص موجودیت
• 62. نمایش نتایج به کاربر
• 63. طراحی رابط کاربری برای تحلیل اسناد
• 64. مدیریت خطاهای احتمالی در تحلیل اسناد
• 65. امنیت در استقرار مدل‌های پردازش زبان
• 66. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 67. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 68. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل محتوا
• 69. تحلیل احساسات در متون
• 70. دسته‌بندی متون
• 71. استخراج کلمات کلیدی
• 72. ترجمه ماشینی
• 73. تولید متن
• 74. مباحث پیشرفته در تشخیص موجودیت
• 75. تشخیص موجودیت‌های رابطه‌ای (Relation Extraction)
• 76. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)
• 77. تشخیص موجودیت‌های سفارشی در زبان فارسی
• 78. چالش‌های مربوط به تنوع زبانی در ایران
• 79. استفاده از ابزارهای متن‌باز برای پردازش زبان فارسی
• 80. معرفی کتابخانه‌های پردازش زبان فارسی
• 81. آینده پردازش زبان طبیعی
• 82. نوآوری‌های جدید در هوش مصنوعی
• 83. کاربرد پردازش زبان طبیعی در کسب‌وکارها
• 84. آموزش مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 85. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 86. مدیریت پروژه در توسعه مدل‌های پردازش زبان
• 87. ملاحظات قانونی در استفاده از داده‌ها
• 88. مقررات مربوط به داده‌های شخصی
• 89. استانداردهای پردازش داده در ایران
• 90. پیاده‌سازی راهکارهای سازگار با قوانین
• 91. تطبیق با آیین‌نامه‌های محتوای دیجیتال
• 92. رعایت حدود شرعی در تولید محتوا
• 93. توسعه مدل‌های منطبق با ارزش‌های اسلامی
• 94. جایگزینی مفاهیم مغایر با چارچوب رسمی
• 95. رویکرد علمی و فقهی در موضوعات حساس
• 96. اصلاح سرفصل‌های مغایر با الزامات
• 97. حذف محتوای ممنوع مطلق
• 98. تولید محتوای سازگار با قوانین ایران
• 99. پایان دوره و جمع‌بندی مفاهیم