فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت و ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی متن سفارشی با استفاده از سرویس‌های ابری و پیاده‌سازی تحلیل آنی اسناد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی متن سفارشی با استفاده از سرویس‌های ابری و پیاده‌سازی تحلیل آنی اسناد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل متن
• 3. مفاهیم کلیدی در طبقه‌بندی متن
• 4. انواع مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 5. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای NLP
• 6. استفاده از چارچوب‌های یادگیری عمیق
• 7. مقدمه‌ای بر سرویس‌های ابری برای NLP
• 8. معرفی سرویس‌های ابری تحلیل متن
• 9. مبانی ساخت مدل طبقه‌بندی متن سفارشی
• 10. مراحل پیش‌پردازش متن
• 11. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
• 12. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف
• 13. ریشه‌یابی و لماتیزاسیون
• 14. تکنیک‌های نمایش متن: Bag-of-Words
• 15. تکنیک‌های نمایش متن: TF-IDF
• 16. تکنیک‌های نمایش متن: Word Embeddings
• 17. یادگیری نمایش‌های مبتنی بر کلمه (Word2Vec, GloVe)
• 18. یادگیری نمایش‌های مبتنی بر جمله (Sentence Embeddings)
• 19. معرفی مدل‌های ترنسفورمر
• 20. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 21. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در طبقه‌بندی متن
• 22. آموزش مدل طبقه‌بندی متن سفارشی
• 23. انتخاب مجموعه داده مناسب
• 24. برچسب‌گذاری داده‌ها و نکات آن
• 25. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 26. تنظیم پارامترهای مدل
• 27. بهینه‌سازی فراپارامترها
• 28. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
• 29. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 30. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 31. ارزیابی مدل طبقه‌بندی متن
• 32. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی، F1-Score
• 33. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 34. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 35. تفسیر نتایج ارزیابی
• 36. بهبود عملکرد مدل
• 37. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 38. مدیریت عدم تعادل کلاس‌ها
• 39. استفاده از تکنیک‌های Ensemble
• 40. پیاده‌سازی تحلیل آنی اسناد
• 41. مفهوم نقطه پایانی (Endpoint)
• 42. طراحی معماری برای تحلیل آنی
• 43. استقرار مدل طبقه‌بندی متن به عنوان سرویس
• 44. ساخت API برای مدل
• 45. ارتباط با نقطه پایانی
• 46. ارسال داده‌های متنی به نقطه پایانی
• 47. دریافت نتایج طبقه‌بندی
• 48. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها
• 49. مقیاس‌پذیری سرویس تحلیل آنی
• 50. نظارت بر عملکرد نقطه پایانی
• 51. لاگ‌برداری و تحلیل خطاها
• 52. امنیت در سرویس‌های ابری تحلیل متن
• 53. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 54. رمزنگاری داده‌ها
• 55. حفظ حریم خصوصی در تحلیل متن
• 56. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 57. کاربردهای طبقه‌بندی متن در دنیای واقعی
• 58. تحلیل احساسات متون فارسی
• 59. دسته‌بندی اخبار و مقالات
• 60. تشخیص اسپم و محتوای نامناسب
• 61. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 62. خلاصه‌سازی خودکار متون
• 63. ترجمه ماشینی
• 64. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 65. مدیریت دانش و سازماندهی اطلاعات
• 66. کاربرد در خدمات مشتریان
• 67. تحلیل بازخورد کاربران
• 68. شناسایی موضوعات پرتکرار
• 69. مقدمه‌ای بر تحلیل متن در فارسی
• 70. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 71. منابع داده‌های متنی فارسی
• 72. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 73. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی برای زبان فارسی
• 74. تنظیم مدل‌های ترنسفورمر برای فارسی
• 75. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده فارسی
• 76. ارزیابی مدل‌های فارسی
• 77. ملاحظات فرهنگی در تحلیل متن فارسی
• 78. فرهنگ و زبان در عصر دیجیتال
• 79. تاثیر فناوری بر زبان
• 80. آینده پردازش زبان طبیعی
• 81. هوش مصنوعی مولد و تحلیل متن
• 82. چالش‌ها و فرصت‌های آینده
• 83. مسیر شغلی در حوزه NLP
• 84. مهارت‌های مورد نیاز متخصصان NLP
• 85. پروژه‌های عملی و نمونه‌کارها
• 86. نکات تکمیلی برای ساخت مدل‌های قوی
• 87. تکنیک‌های پیشرفته در نمایش متن
• 88. مدل‌های مبتنی بر گراف برای NLP
• 89. یادگیری تقویتی در NLP
• 90. تفسیرپذیری مدل‌های NLP (XAI)
• 91. بررسی مدل‌های متن‌باز در تحلیل متن
• 92. مقایسه سرویس‌های ابری مختلف برای NLP
• 93. راهنمای عملی برای انتخاب ابزار مناسب
• 94. مدیریت چرخه عمر مدل‌های NLP
• 95. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
• 96. پایش مداوم عملکرد مدل
• 97. مستندسازی پروژه‌های NLP
• 98. مشارکت در جامعه متن‌باز NLP
• 99. یادگیری مستمر در حوزه NLP
• 100. جمع‌بندی مباحث و گام‌های بعدی