دوره Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش زبان طبیعی در مقیاس همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش زبان طبیعی در مقیاس

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی با گوگل کلود
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
• 3. معرفی گوگل کلود پلتفرم و سرویس های مرتبط
• 4. راه اندازی محیط توسعه در گوگل کلود
• 5. ساخت مدل های زبانی پایه با استفاده از کتابخانه ها
• 6. آماده سازی داده ها برای مدل های زبانی
• 7. پاکسازی و پیش پردازش متن
• 8. توکن سازی و نرمال سازی متن
• 9. بردارسازی متن و تکنیک های نمایش معنایی
• 10. مقدمه ای بر ترنسفورمرها و مدل های مدرن زبان
• 11. آشنایی با مدل های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models)
• 12. استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده گوگل کلود
• 13. تنظیم دقیق مدل های زبانی (Fine-tuning)
• 14. آموزش مدل های زبانی سفارشی
• 15. ارزیابی عملکرد مدل های زبانی
• 16. معیارهای ارزیابی برای وظایف NLP
• 17. مقدمه ای بر وظایف پردازش زبان طبیعی
• 18. طبقه بندی متن
• 19. تحلیل احساسات
• 20. تشخیص موجودیت نامدار (Named Entity Recognition)
• 21. استخراج رابطه بین موجودیت ها
• 22. خلاصه سازی متن
• 23. ترجمه ماشینی
• 24. تولید متن
• 25. پاسخگویی به سوالات (Question Answering)
• 26. سیستم های پرس و جو و بازیابی اطلاعات
• 27. تشخیص گفتار (Speech Recognition)
• 28. تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech)
• 29. پردازش زبان طبیعی در اپلیکیشن های موبایل
• 30. پردازش زبان طبیعی در وب اپلیکیشن ها
• 31. معماری های مقیاس پذیر برای NLP در گوگل کلود
• 32. استفاده از Google Kubernetes Engine (GKE) برای NLP
• 33. استفاده از Cloud Functions برای وظایف NLP
• 34. استفاده از Cloud Run برای استقرار مدل های NLP
• 35. مدیریت داده های بزرگ برای NLP با BigQuery
• 36. پردازش جریان داده ها با Dataflow برای NLP
• 37. امنیت داده ها و مدل ها در گوگل کلود
• 38. مدیریت دسترسی ها و مجوزها در گوگل کلود
• 39. نکات مهم در توسعه اپلیکیشن های NLP امن
• 40. مبانی اخلاق در هوش مصنوعی و NLP
• 41. مسئولیت پذیری در توسعه مدل های زبانی
• 42. شفافیت در مدل های NLP
• 43. حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
• 44. ملاحظات فرهنگی در مدل های زبانی
• 45. قوانین و مقررات مربوط به داده ها در ایران
• 46. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
• 47. مبانی فقهی در حوزه های مرتبط با فناوری
• 48. مبانی اقتصادی در چارچوب بانکداری بدون ربا
• 49. مبانی حقوقی در حوزه قراردادهای فناوری
• 50. ساخت مدل های زبانی برای زبان فارسی
• 51. چالش های پردازش زبان فارسی
• 52. استفاده از منابع داده فارسی برای آموزش
• 53. تنظیم دقیق مدل های عمومی برای زبان فارسی
• 54. ساخت مدل های زبانی تخصصی برای فارسی
• 55. پردازش زبان فارسی در حوزه سلامت
• 56. پردازش زبان فارسی در حوزه حقوق
• 57. پردازش زبان فارسی در حوزه مالی
• 58. پردازش زبان فارسی در حوزه آموزشی
• 59. ساخت چت بات های هوشمند با گوگل کلود
• 60. مبانی طراحی رابط کاربری چت بات
• 61. مدیریت مکالمه در چت بات ها
• 62. ادغام چت بات با سرویس های دیگر
• 63. تست و بهبود چت بات
• 64. معرفی Vertex AI برای NLP
• 65. استفاده از Vertex AI Pipelines
• 66. آموزش مدل های سفارشی با Vertex AI
• 67. استقرار مدل ها با Vertex AI Endpoints
• 68. نظارت بر عملکرد مدل ها در Vertex AI
• 69. استفاده از AutoML for NLP
• 70. ساخت مدل های طبقه بندی متن با AutoML
• 71. ساخت مدل های تشخیص موجودیت نامدار با AutoML
• 72. ساخت مدل های تحلیل احساسات با AutoML
• 73. مقدمه ای بر مفاهیم پیشرفته NLP
• 74. پردازش زبان طبیعی عصبی (Neural NLP)
• 75. مدل های گراف عصبی (Graph Neural Networks) برای NLP
• 76. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 77. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در NLP
• 78. پردازش زبان طبیعی چندزبانه
• 79. مدل های زبانی بزرگ (Large Language Models)
• 80. کاربرد LLM در تولید محتوا
• 81. کاربرد LLM در تحلیل داده ها
• 82. کاربرد LLM در دستیارهای هوشمند
• 83. چالش های اخلاقی و فنی LLM
• 84. ملاحظات مربوط به چارچوب های شرعی در LLM
• 85. توسعه اپلیکیشن های NLP با تمرکز بر منافع ملی
• 86. استفاده از تکنیک های NLP برای تحلیل اخبار و رسانه ها
• 87. پردازش زبان طبیعی در حوزه دفاع و امنیت
• 88. پردازش زبان طبیعی در حوزه مدیریت بحران
• 89. نکات کلیدی برای موفقیت در پروژه های NLP
• 90. مراحل پیاده سازی یک پروژه NLP در مقیاس
• 91. مدیریت پروژه های NLP در گوگل کلود
• 92. اهمیت مستندسازی در پروژه های NLP
• 93. آینده پردازش زبان طبیعی و گوگل کلود
• 94. آخرین تحولات در زمینه مدل های زبانی
• 95. نقش هوش مصنوعی مولد در آینده NLP
• 96. آمادگی برای چالش های آتی در NLP