دوره Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش زبان طبیعی پیچیده 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 پیچیده

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در گوگل کلود
• 2. آشنایی با سرویس‌های گوگل کلود برای NLP
• 3. مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی
• 4. کاربرد مدل‌های زبانی در GCP
• 5. آماده‌سازی داده‌ها برای NLP در GCP
• 6. پیش‌پردازش متن با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 7. پاک‌سازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
• 8. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 9. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتایزیشن (Lemmatization)
• 10. استخراج ویژگی از متن: TF-IDF
• 11. کاربرد Word Embeddings در GCP
• 12. آموزش مدل‌های Embeddings سفارشی
• 13. استفاده از Embeddings از پیش آموزش‌دیده
• 14. معرفی سرویس Natural Language API گوگل کلود
• 15. تحلیل احساسات با Natural Language API
• 16. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 17. تجزیه و تحلیل نحو (Syntactic Analysis)
• 18. دسته‌بندی متن با Natural Language API
• 19. معرفی سرویس Translation API گوگل کلود
• 20. ترجمه ماشینی در GCP
• 21. ترجمه اسناد و وب‌سایت‌ها
• 22. تنظیمات پیشرفته در Translation API
• 23. معرفی سرویس Speech-to-Text API گوگل کلود
• 24. تبدیل گفتار به متن
• 25. پشتیبانی از زبان‌های مختلف در Speech-to-Text
• 26. کاربرد Speech-to-Text در تحلیل صدا
• 27. معرفی سرویس Text-to-Speech API گوگل کلود
• 28. تبدیل متن به گفتار
• 29. تنظیم صدا و لحن در Text-to-Speech
• 30. کاربرد Text-to-Speech در تولید محتوا
• 31. معرفی سرویس Dialogflow برای ساخت چت‌بات
• 32. مفاهیم پایه Dialogflow: Intent و Entity
• 33. طراحی جریان مکالمه در Dialogflow
• 34. مدیریت وضعیت (Context) در Dialogflow
• 35. آموزش تخصصی Entity ها در Dialogflow
• 36. تنظیمات پیشرفته Dialogflow
• 37. ادغام Dialogflow با سرویس‌های دیگر GCP
• 38. ساخت ربات‌های پاسخگو با Dialogflow
• 39. معرفی سرویس Document AI گوگل کلود
• 40. استخراج اطلاعات از اسناد
• 41. پردازش فرم‌ها و فاکتورها با Document AI
• 42. سفارشی‌سازی پردازش اسناد
• 43. معرفی سرویس Vertex AI برای یادگیری ماشین
• 44. محیط‌های توسعه در Vertex AI
• 45. آموزش مدل‌های NLP سفارشی در Vertex AI
• 46. استفاده از AutoML برای NLP
• 47. مدیریت چرخه عمر مدل‌های ML
• 48. استقرار مدل‌های NLP در Vertex AI
• 49. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 50. بهینه‌سازی مدل‌های NLP
• 51. معرفی سرویس Cloud Storage برای ذخیره‌سازی داده
• 52. مدیریت داده‌های متنی در Cloud Storage
• 53. امنیت داده‌ها در Cloud Storage
• 54. تنظیمات دسترسی به داده‌ها
• 55. معرفی سرویس BigQuery برای تحلیل داده‌های بزرگ
• 56. بارگذاری داده‌های متنی در BigQuery
• 57. کوئری‌نویسی پیشرفته برای تحلیل متن
• 58. تحلیل احساسات مقیاس‌پذیر با BigQuery
• 59. استفاده از توابع BigQuery برای NLP
• 60. معرفی سرویس Cloud Functions برای پردازش رویداد
• 61. اتصال Cloud Functions به سرویس‌های NLP
• 62. پردازش خودکار متن با Cloud Functions
• 63. مانیتورینگ و لاگ‌گیری Cloud Functions
• 64. معرفی سرویس Cloud Run برای اجرای کانتینرها
• 65. استقرار اپلیکیشن‌های NLP با Cloud Run
• 66. مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌های NLP
• 67. مدیریت منابع در Cloud Run
• 68. ساخت اپلیکیشن‌های پرسش و پاسخ (Q&A)
• 69. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر در GCP
• 70. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر
• 71. کاربرد BERT و GPT در GCP
• 72. ساخت سیستم‌های خلاصه‌سازی متن
• 73. معرفی سرویس AI Platform Pipelines
• 74. مدیریت گردش کار ML
• 75. اتوماسیون فرآیندهای NLP
• 76. معماری‌های پیشرفته برای اپلیکیشن‌های NLP
• 77. پردازش زبان طبیعی در مقیاس بزرگ
• 78. کاربرد NLP در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 79. تحلیل اخبار و رسانه‌ها با NLP
• 80. ساخت سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 81. پردازش زبان طبیعی برای کسب‌وکارهای ایرانی
• 82. تطبیق مدل‌های NLP با زبان فارسی
• 83. چالش‌های پردازش زبان فارسی در GCP
• 84. پروتکل‌های امنیتی در GCP برای داده‌های حساس
• 85. حفظ حریم خصوصی کاربران در اپلیکیشن‌های NLP
• 86. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 87. ملاحظات اخلاقی در توسعه اپلیکیشن‌های NLP
• 88. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های NLP
• 89. متریک‌های ارزیابی در NLP
• 90. تست A/B برای اپلیکیشن‌های NLP
• 91. مستندسازی اپلیکیشن‌های NLP
• 92. نکات کلیدی در طراحی UI/UX برای اپلیکیشن‌های NLP
• 93. مدیریت خطا در اپلیکیشن‌های NLP
• 94. بهبود مستمر اپلیکیشن‌های NLP
• 95. آینده پردازش زبان طبیعی در GCP
• 96. روندهای نوظهور در NLP
• 97. راهنمایی برای پروژه‌های عملی NLP در GCP
• 98. جمع‌بندی و گام‌های بعدی برای توسعه‌دهندگان