فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت دستیارهای هوشمند و پردازش متن با Azure AI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت دستیارهای هوشمند و پردازش متن با Azure AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: توسعهٔ راه‌حل‌های پردازش زبان طبیعی با استفاده از خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 4. معماری‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 5. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 6. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 7. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 8. پردازش زبان طبیعی در Azure AI
• 9. مقدمه‌ای بر خدمات Azure AI for Language
• 10. تشخیص زبان و تحلیل احساسات
• 11. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 12. استخراج عبارات کلیدی
• 13. خلاصه‌سازی متن
• 14. ترجمه ماشینی با Azure Translator
• 15. ساخت چت‌بات‌ها با Azure Bot Service
• 16. مفاهیم کلیدی در ساخت چت‌بات
• 17. طراحی جریان مکالمه
• 18. مدیریت وضعیت و زمینه در چت‌بات
• 19. اتصال چت‌بات به سرویس‌های Azure
• 20. توسعهٔ دستیارهای هوشمند سفارشی
• 21. استفاده از Azure Cognitive Search برای بازیابی اطلاعات
• 22. تنظیم مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 23. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 24. استفاده از Azure OpenAI Service
• 25. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 26. کار با مدل‌های GPT
• 27. تنظیم دقیق مدل‌های GPT
• 28. تولید متن خلاقانه
• 29. پاسخ به پرسش‌ها با LLMs
• 30. ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 31. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 32. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی متن
• 33. معیارهای ارزیابی برای تشخیص موجودیت
• 34. معیارهای ارزیابی برای ترجمه ماشینی
• 35. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 36. حریم خصوصی داده‌ها در پردازش زبان طبیعی
• 37. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 38. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 39. امنیت در توسعهٔ راه‌حل‌های هوش مصنوعی
• 40. استفاده از Azure Machine Learning برای آموزش مدل
• 41. مقدمه‌ای بر Azure Machine Learning
• 42. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
• 43. انتخاب الگوریتم مناسب
• 44. آموزش و اعتبارسنجی مدل
• 45. استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 46. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های وب
• 47. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 48. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
• 49. کاربردهای پیشرفتهٔ پردازش زبان طبیعی
• 50. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 51. پردازش اسناد حقوقی و پزشکی
• 52. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 53. پردازش زبان طبیعی برای تجارت الکترونیک
• 54. ساخت موتورهای جستجوی معنایی
• 55. استفاده از Azure AI Search
• 56. مفاهیم پیشرفته در ترنسفورمرها
• 57. مدل‌های مبهم (BERT)
• 58. مدل‌های مولد (GPT-2, GPT-3)
• 59. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی پیشرفته
• 60. تحلیل گفتمان
• 61. مدل‌سازی موضوعی
• 62. تشخیص کنایه و طنز
• 63. پردازش زبان طبیعی چندزبانه
• 64. ترجمه ماشینی عصبی
• 65. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار چندزبانه
• 66. تحلیل احساسات چندزبانه
• 67. فرهنگ داده‌ها در پردازش زبان طبیعی
• 68. ایجاد مجموعه داده‌های سفارشی
• 69. برچسب‌گذاری داده‌ها
• 70. استفاده از داده‌های عمومی
• 71. مدیریت چرخهٔ عمر مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 72. نسخه‌بندی مدل‌ها
• 73. بازآموزی مدل‌ها
• 74. نگهداری مدل‌ها
• 75. معماری‌های پیشرفته برای پردازش زبان طبیعی
• 76. شبکه‌های کانولوشنال برای متن
• 77. مدل‌های توجه (Attention Mechanisms)
• 78. مدل‌های گراف عصبی برای زبان
• 79. کاربرد پردازش زبان طبیعی در اتوماسیون فرآیندها
• 80. ربات‌های نرم‌افزاری (RPA)
• 81. استفاده از چت‌بات‌ها در پشتیبانی مشتری
• 82. تحلیل بازخورد مشتریان
• 83. پردازش زبان طبیعی و هوش تجاری
• 84. استخراج اطلاعات از گزارش‌ها
• 85. تحلیل روندها
• 86. پیش‌بینی رفتار مشتری
• 87. مقدمه‌ای بر Azure AI Speech
• 88. تبدیل گفتار به متن
• 89. تبدیل متن به گفتار
• 90. تشخیص گوینده
• 91. کاربرد پردازش زبان طبیعی در امنیت سایبری
• 92. تحلیل لاگ‌ها
• 93. شناسایی تهدیدات
• 94. تشخیص فیشینگ
• 95. مقدمه‌ای بر Azure AI Vision و پردازش زبان طبیعی
• 96. توضیح تصاویر با متن
• 97. جستجوی تصاویر با متن
• 98. پردازش زبان طبیعی در صنعت آموزش
• 99. سیستم‌های یادگیری تطبیقی
• 100. تولید خودکار محتوای آموزشی