فلش‌کارت‌های آموزشی مقدمه‌ای بر تحلیل متن با Amazon Comprehend

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر تحلیل متن با Amazon Comprehend

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: ابزارهای پردازش متن خودکار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. کاربردهای پردازش زبان طبیعی
• 4. معرفی Amazon Comprehend
• 5. نصب و پیکربندی Amazon Comprehend
• 6. مفاهیم کلیدی در Amazon Comprehend
• 7. شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)
• 8. استخراج اطلاعات کلیدی از متن
• 9. تحلیل احساسات و تشخیص لحن متن
• 10. تشخیص موضوعات اصلی در اسناد
• 11. دسته‌بندی خودکار متون
• 12. مدیریت زبان‌های مختلف در Comprehend
• 13. کار با داده‌های متنی به زبان فارسی
• 14. پیش‌پردازش متن برای تحلیل
• 15. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
• 16. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف
• 17. ریشه‌یابی و لماتایز کردن کلمات
• 18. شناسایی و استخراج کلمات کلیدی
• 19. کار با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده Comprehend
• 20. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
• 21. توسعه مدل‌های سفارشی برای NER
• 22. آموزش مدل‌های سفارشی برای دسته‌بندی
• 23. ارزیابی عملکرد مدل‌های NLP
• 24. معیارهای ارزیابی در NER
• 25. معیارهای ارزیابی در دسته‌بندی متون
• 26. معیارهای ارزیابی در تحلیل احساسات
• 27. استفاده از Comprehend در برنامه‌های کاربردی
• 28. یکپارچه‌سازی Comprehend با سرویس‌های AWS
• 29. کار با AWS Lambda برای پردازش متن
• 30. ساخت داشبوردهای تحلیلی با Comprehend
• 31. تحلیل بازخورد مشتریان
• 32. پردازش نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 33. استخراج اطلاعات از مقالات خبری
• 34. تحلیل اسناد حقوقی
• 35. پردازش مکاتبات اداری
• 36. شناسایی روندها در داده‌های متنی
• 37. پیش‌بینی رفتار کاربران بر اساس متن
• 38. مدیریت دانش سازمانی
• 39. طبقه‌بندی مستندات داخلی
• 40. جستجوی معنایی در پایگاه‌های داده متنی
• 41. خلاصه‌سازی خودکار متون طولانی
• 42. تشخیص اسپم و محتوای نامناسب
• 43. تحلیل محتوای وب‌سایت‌ها
• 44. پردازش پیام‌های پشتیبانی مشتری
• 45. شناسایی اطلاعات حساس در متن
• 46. حفظ حریم خصوصی در تحلیل متن
• 47. ملاحظات اخلاقی در NLP
• 48. قوانین و مقررات پردازش داده در ایران
• 49. استانداردهای حاکمیتی برای هوش مصنوعی
• 50. امنیت داده‌ها در سرویس‌های ابری
• 51. مدیریت هزینه‌ها در استفاده از Comprehend
• 52. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
• 53. مقایسه Comprehend با سایر ابزارهای NLP
• 54. کاربردهای پیشرفته‌تر NLP
• 55. پردازش زبان طبیعی در کسب‌وکارهای کوچک و متوسط
• 56. تحلیل متن در بخش دولتی
• 57. استفاده از NLP در آموزش و پرورش
• 58. کاربرد NLP در پژوهش‌های علمی
• 59. پردازش زبان فارسی در NLP
• 60. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 61. منابع داده برای آموزش مدل‌های فارسی
• 62. توسعه ابزارهای NLP بومی
• 63. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 64. آینده پردازش زبان طبیعی
• 65. یادگیری عمیق در NLP
• 66. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 67. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 68. ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 69. مبانی مدل‌های زبانی ترنسفورمر
• 70. کاربرد ترنسفورمرها در وظایف NLP
• 71. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 72. تنظیم دقیق LLM برای وظایف خاص
• 73. اصول مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 74. کاربرد LLM در تولید متن
• 75. LLM برای خلاصه‌سازی و ترجمه
• 76. LLM در پاسخ به سوالات
• 77. محدودیت‌ها و چالش‌های LLM
• 78. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در LLM
• 79. تفسیرپذیری مدل‌های NLP
• 80. تبعیض در الگوریتم‌های NLP
• 81. راهکارهای کاهش تبعیض در مدل‌ها
• 82. حاکمیت داده و هوش مصنوعی
• 83. مقررات مربوط به داده‌های شخصی
• 84. پردازش زبان طبیعی در چارچوب قوانین ایران
• 85. تحلیل محتوا با رویکرد بومی
• 86. شناسایی مفاهیم فرهنگی در متن
• 87. پردازش متون مذهبی با احتیاط
• 88. تحلیل تاریخی متون
• 89. مدیریت ریسک در پروژه‌های NLP
• 90. برنامه‌ریزی و اجرای پروژه‌های NLP
• 91. تیم‌سازی برای پروژه‌های NLP
• 92. انتخاب ابزار و فناوری مناسب
• 93. پایش و نگهداری سیستم‌های NLP
• 94. درس‌های آموخته از پروژه‌های NLP
• 95. فرهنگ‌سازی استفاده از هوش مصنوعی
• 96. آموزش سواد هوش مصنوعی
• 97. آینده شغلی در حوزه NLP
• 98. نقش پردازش زبان طبیعی در اقتصاد دانش‌بنیان
• 99. نوآوری در پردازش زبان طبیعی
• 100. خاتمه: جمع‌بندی و نگاه به آینده