فلش‌کارت‌های آموزشی طبقه‌بندی متون با استفاده از Amazon Comprehend: رویکرد سفارشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طبقه‌بندی متون با استفاده از Amazon Comprehend: رویکرد سفارشی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. آشنایی با مفاهیم کلیدی NLP
• 3. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای NLP
• 4. کاربرد یادگیری ماشین در طبقه‌بندی متون
• 5. مقدمه ای بر Amazon Comprehend
• 6. معرفی سرویس های AWS برای NLP
• 7. آشنایی با طبقه‌بندی متون
• 8. انواع طبقه‌بندی متون
• 9. اهمیت طبقه‌بندی متون در کسب و کار
• 10. مراحل کلی طبقه‌بندی متون
• 11. جمع‌آوری داده‌های متنی
• 12. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 13. پاکسازی متن
• 14. توکن‌سازی (Tokenization)
• 15. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 16. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 17. نمایش متون با استفاده از بردارهای عددی
• 18. روش‌های Bag-of-Words
• 19. روش‌های TF-IDF
• 20. مقدمه ای بر مدل‌های زبانی
• 21. مدل‌های زبانی آماری
• 22. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
• 23. آشنایی با طبقه‌بندی سفارشی (Custom Classification)
• 24. مزایای طبقه‌بندی سفارشی
• 25. مراحل ایجاد یک مدل طبقه‌بندی سفارشی
• 26. تعریف کلاس‌ها (Labels)
• 27. انتخاب داده‌های آموزشی
• 28. فرمت‌بندی داده‌ها برای Amazon Comprehend
• 29. ایجاد مجموعه داده آموزشی
• 30. شروع کار با Amazon Comprehend Console
• 31. ایجاد پروژه طبقه‌بندی سفارشی
• 32. آپلود داده‌های آموزشی
• 33. پیکربندی پارامترهای مدل
• 34. آموزش مدل
• 35. ارزیابی عملکرد مدل
• 36. معیارهای ارزیابی مدل (دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1)
• 37. تفسیر نتایج ارزیابی
• 38. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters)
• 39. بهبود عملکرد مدل
• 40. تکرار فرآیند آموزش و ارزیابی
• 41. استفاده از مدل آموزش‌دیده
• 42. فراخوانی API برای پیش‌بینی کلاس
• 43. مثال عملی: طبقه‌بندی نظرات مشتریان
• 44. مثال عملی: طبقه‌بندی اخبار
• 45. مثال عملی: طبقه‌بندی اسناد حقوقی
• 46. مثال عملی: طبقه‌بندی ایمیل‌های اسپم
• 47. کاربرد طبقه‌بندی متون در تحلیل احساسات
• 48. مقدمه ای بر تحلیل احساسات
• 49. تفاوت طبقه‌بندی متون و تحلیل احساسات
• 50. کاربرد طبقه‌بندی متون در دسته‌بندی موضوعی
• 51. کاربرد طبقه‌بندی متون در تشخیص موضوعات پنهان
• 52. کاربرد طبقه‌بندی متون در سیستم‌های توصیه‌گر
• 53. کاربرد طبقه‌بندی متون در مدیریت دانش
• 54. کاربرد طبقه‌بندی متون در اتوماسیون فرآیندها
• 55. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 56. حریم خصوصی داده‌ها در NLP
• 57. سوگیری در مدل‌های NLP
• 58. مقابله با سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 59. امنیت داده‌ها در AWS
• 60. مدیریت دسترسی در AWS
• 61. مقدمه ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 62. کاربرد LLMs در طبقه‌بندی متون
• 63. تفاوت LLMs با مدل‌های سنتی NLP
• 64. محدودیت‌های مدل‌های سنتی NLP
• 65. آینده طبقه‌بندی متون
• 66. روندهای جدید در NLP
• 67. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 68. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای NLP
• 69. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای NLP
• 70. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
• 71. مقدمه ای بر معماری ترنسفورمر
• 72. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 73. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 74. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در طبقه‌بندی متون
• 75. تکنیک‌های پیشرفته در پیش‌پردازش متن
• 76. نرمال‌سازی متن
• 77. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 78. کاربرد NER در طبقه‌بندی متون
• 79. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 80. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
• 81. الگوریتم‌های مدل‌سازی موضوع (LDA)
• 82. کاربرد مدل‌سازی موضوع در درک بهتر داده‌ها
• 83. تکنیک‌های ارزیابی مدل در شرایط واقعی
• 84. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
• 85. بازآموزی مدل با داده‌های جدید
• 86. مدیریت چرخه عمر مدل
• 87. چالش‌های پیاده‌سازی NLP در مقیاس بزرگ
• 88. بهینه‌سازی مدل برای سرعت و کارایی
• 89. ملاحظات مربوط به هزینه‌ها در سرویس‌های ابری
• 90. مقایسه Amazon Comprehend با سایر ابزارها
• 91. مزایای استفاده از سرویس‌های مدیریت شده AWS
• 92. توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر NLP
• 93. معماری یک سیستم NLP جامع
• 94. نمونه‌های موفق پیاده‌سازی طبقه‌بندی متون
• 95. درس آموخته‌ها از پروژه‌های NLP
• 96. پیش‌بینی نیازهای آتی در پردازش زبان طبیعی
• 97. آینده یادگیری ماشین در ایران