فلش‌کارت‌های آموزشی طبقه‌بندی متون با استفاده از Amazon Comprehend

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طبقه‌بندی متون با استفاده از Amazon Comprehend

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش متن
• 3. مفهوم طبقه‌بندی متن
• 4. اهمیت طبقه‌بندی متن در کاربردهای عملی
• 5. معرفی Amazon Comprehend
• 6. قابلیت‌های اصلی Amazon Comprehend
• 7. مروری بر مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 8. مراحل ساخت یک مدل طبقه‌بندی متن سفارشی
• 9. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های آموزشی
• 10. فرمت داده‌های ورودی برای Amazon Comprehend
• 11. اهمیت کیفیت داده‌های آموزشی
• 12. نمونه‌گیری و متعادل‌سازی مجموعه داده
• 13. تعریف برچسب‌های کلاس
• 14. انتخاب برچسب‌های مناسب برای طبقه‌بندی
• 15. تأثیر تعداد برچسب‌ها بر عملکرد مدل
• 16. استفاده از داده‌های متنی فارسی
• 17. تفاوت‌های پردازش متن فارسی با زبان‌های دیگر
• 18. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 19. ابزارهای پیش‌پردازش متن فارسی
• 20. نرمال‌سازی متن فارسی (حذف علائم، یکسان‌سازی)
• 21. توکن‌سازی متن فارسی
• 22. حذف کلمات توقف (Stop Words) در فارسی
• 23. ریشه‌یابی کلمات (Stemming/Lemmatization) در فارسی
• 24. ایجاد ویژگی از متن (Feature Extraction)
• 25. روش‌های Bag-of-Words
• 26. روش‌های TF-IDF
• 27. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
• 28. مفهوم Word2Vec
• 29. کاربرد Word2Vec در طبقه‌بندی متن
• 30. مفهوم GloVe
• 31. کاربرد GloVe در طبقه‌بندی متن
• 32. مدل‌های پیشرفته‌تر بردارهای کلمه
• 33. معرفی مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 34. مفهوم Attention Mechanism
• 35. معرفی مدل BERT
• 36. کاربرد BERT در طبقه‌بندی متن
• 37. تنظیم پارامترهای مدل‌های ترنسفورمر
• 38. ساخت مدل طبقه‌بندی سفارشی در Amazon Comprehend
• 39. تعریف مجموعه داده در Comprehend
• 40. بارگذاری داده‌های آموزشی
• 41. فرمت فایل‌های داده آموزشی
• 42. تنظیمات مربوط به ساخت مدل
• 43. انتخاب الگوریتم یادگیری (در صورت امکان)
• 44. آغاز فرآیند آموزش مدل
• 45. نظارت بر فرآیند آموزش
• 46. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
• 47. دقت (Accuracy)
• 48. دقت (Precision)
• 49. بازیابی (Recall)
• 50. امتیاز F1
• 51. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 52. تفسیر نتایج ارزیابی
• 53. رفع اشکال و بهبود مدل
• 54. تنظیم پارامترهای مدل برای بهبود عملکرد
• 55. افزایش حجم داده‌های آموزشی
• 56. استفاده از داده‌های بیشتر
• 57. استفاده از روش‌های Data Augmentation
• 58. بهبود کیفیت داده‌های آموزشی
• 59. انتخاب ویژگی‌های بهتر
• 60. تنظیمات پیشرفته‌تر در Comprehend
• 61. کاربرد مدل طبقه‌بندی آموزش‌دیده
• 62. استفاده از API برای پیش‌بینی کلاس
• 63. مثال عملی پیش‌بینی کلاس متن
• 64. دریافت نتایج پیش‌بینی
• 65. قابلیت اطمینان پیش‌بینی (Confidence Score)
• 66. کاربرد نتایج پیش‌بینی در برنامه‌های کاربردی
• 67. طبقه‌بندی خودکار ایمیل‌ها
• 68. تحلیل احساسات کاربران
• 69. دسته‌بندی اخبار و مقالات
• 70. سیستم‌های توصیه‌گر
• 71. شناسایی هرزنامه‌ها
• 72. مدیریت محتوا
• 73. طبقه‌بندی شکایات مشتریان
• 74. سیستم‌های پشتیبانی مشتریان
• 75. کاربردهای امنیتی و تشخیص ناهنجاری
• 76. طبقه‌بندی اسناد حقوقی
• 77. طبقه‌بندی متون پزشکی
• 78. طبقه‌بندی محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 79. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 80. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 81. جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
• 82. شفافیت در عملکرد مدل‌ها
• 83. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 84. آیندهٔ طبقه‌بندی متن
• 85. پیشرفت‌های اخیر در NLP
• 86. تکنیک‌های یادگیری عمیق جدید
• 87. کاربردهای نوظهور طبقه‌بندی متن
• 88. چالش‌های پیش رو در NLP
• 89. مقایسه Comprehend با سایر ابزارها
• 90. مزایای استفاده از Amazon Comprehend
• 91. مقایسه با سرویس‌های مشابه
• 92. ملاحظات هزینه در استفاده از Comprehend
• 93. امنیت داده‌ها در AWS
• 94. پشتیبانی و منابع آموزشی Comprehend
• 95. مرور کلی بر مباحث دوره
• 96. تمرینات عملی و پروژه‌های پایانی
• 97. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در NLP
• 98. پردازش زبان طبیعی چندزبانه
• 99. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در طبقه‌بندی
• 100. ملاحظات پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ