دوره مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات و شناسایی موضوعات در متن با Amazon Comprehend همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات و شناسایی موضوعات در متن با Amazon Comprehend

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی با استفاده از هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل متنی و استخراج اطلاعات از داده‌های متنی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی هوش مصنوعی در تحلیل متن
• 3. معرفی سرویس‌های ابری تحلیل متن
• 4. آشنایی با Amazon Comprehend
• 5. نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 6. اولین گام‌ها با Amazon Comprehend
• 7. تحلیل احساسات در متن
• 8. تشخیص مثبت، منفی و خنثی
• 9. شناسایی احساسات در زبان فارسی
• 10. آموزش مدل سفارشی تحلیل احساسات
• 11. کاربرد تحلیل احساسات در کسب‌وکار
• 12. شناسایی موضوعات کلیدی در متن
• 13. استخراج موضوعات با Amazon Comprehend
• 14. تنظیم پارامترهای استخراج موضوع
• 15. کاربرد شناسایی موضوعات در تحلیل بازار
• 16. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 17. تشخیص افراد، مکان‌ها و سازمان‌ها
• 18. استخراج اطلاعات تماس
• 19. شناسایی واحدهای زمانی و پولی
• 20. آموزش مدل سفارشی NER
• 21. کاربرد شناسایی موجودیت‌ها در مدیریت داده
• 22. تشخیص زبان متن
• 23. شناسایی زبان‌های مختلف
• 24. اهمیت تشخیص زبان در پردازش متن
• 25. استفاده از تشخیص زبان در Comprehend
• 26. حذف زبان‌های نامربوط
• 27. شناسایی عبارات کلیدی
• 28. استخراج مهم‌ترین عبارات در متن
• 29. تنظیم تعداد عبارات کلیدی
• 30. کاربرد عبارات کلیدی در نمایه‌سازی
• 31. تشخیص جنبه‌های احساسات (Aspect-Based Sentiment Analysis)
• 32. تحلیل احساسات نسبت به اجزای خاص متن
• 33. کاربرد ABSA در تحلیل نظرات مشتریان
• 34. شناسایی روابط بین موجودیت‌ها
• 35. استخراج روابط معنایی بین کلمات
• 36. کاربرد شناسایی روابط در درک متن
• 37. مدل‌سازی زبان سفارشی (Custom Language Models)
• 38. آموزش مدل زبانی اختصاصی
• 39. بهبود دقت در تحلیل متن
• 40. کاربرد مدل‌های زبانی سفارشی
• 41. مقایسه مدل‌های مختلف زبان
• 42. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 43. تحلیل حجم زیادی از داده‌های متنی
• 44. زمان‌بندی پردازش دسته‌ای
• 45. مدیریت نتایج پردازش دسته‌ای
• 46. امنیت و دسترسی در Amazon Comprehend
• 47. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (IAM)
• 48. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و انتقال
• 49. مانیتورینگ و لاگ‌برداری فعالیت‌ها
• 50. هزینه‌های استفاده از Amazon Comprehend
• 51. برآورد هزینه بر اساس میزان استفاده
• 52. بهینه‌سازی هزینه‌ها
• 53. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 54. حریم خصوصی داده‌ها
• 55. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 56. مسئولیت‌پذیری در استفاده از تحلیل متن
• 57. کاربرد تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 58. رصد برند و رقبا
• 59. مدیریت بحران در شبکه‌های اجتماعی
• 60. کاربرد شناسایی موضوعات در تحلیل اخبار
• 61. دسته‌بندی اخبار بر اساس موضوع
• 62. پیش‌بینی روند اخبار
• 63. کاربرد شناسایی موجودیت‌ها در مدیریت دانش
• 64. ساخت گراف دانش
• 65. جستجوی معنایی در سازمان
• 66. کاربرد تشخیص زبان در پشتیبانی مشتریان
• 67. هدایت خودکار تیکت‌ها
• 68. ارائه پاسخ‌های چندزبانه
• 69. کاربرد عبارات کلیدی در تحلیل بازخورد کارکنان
• 70. شناسایی نقاط قوت و ضعف
• 71. پیشنهادات برای بهبود محیط کار
• 72. کاربرد ABSA در تحلیل محتوای آموزشی
• 73. شناسایی نقاط ضعف و قوت دوره‌های آموزشی
• 74. بهبود کیفیت محتوای درسی
• 75. کاربرد شناسایی روابط در تحلیل اسناد حقوقی
• 76. استخراج مفاد قراردادها
• 77. شناسایی ریسک‌های حقوقی
• 78. کاربرد مدل‌های زبانی سفارشی در حوزه پزشکی
• 79. تحلیل گزارش‌های پزشکی
• 80. استخراج اطلاعات بیماران
• 81. کاربرد پردازش دسته‌ای در تحلیل داده‌های نظرسنجی
• 82. خلاصه‌سازی نتایج نظرسنجی
• 83. شناسایی الگوهای پاسخ‌دهی
• 84. کاربرد امنیت Comprehend در حفاظت از اطلاعات حساس
• 85. پیاده‌سازی سیاست‌های امنیتی سازمانی
• 86. جلوگیری از دسترسی غیرمجاز
• 87. کاربرد بهینه‌سازی هزینه در پروژه‌های بزرگ
• 88. کاهش هزینه‌های عملیاتی
• 89. تخصیص منابع بهینه
• 90. ملاحظات اخلاقی در تحلیل متن‌های فارسی
• 91. بررسی سوگیری‌های فرهنگی
• 92. حفظ حریم خصوصی کاربران ایرانی
• 93. توسعه مدل‌های عادلانه
• 94. پروژه‌های عملی با Amazon Comprehend
• 95. ساخت داشبورد تحلیل احساسات
• 96. سیستم توصیه‌گر مبتنی بر موضوع
• 97. ابزار مدیریت بازخورد مشتریان
• 98. تحلیل محتوای آموزشی با Comprehend
• 99. سیستم پرسش و پاسخ مبتنی بر اسناد
• 100. نکات پیشرفته در استخراج اطلاعات