کتاب صوتی آموزش شناخت موجودیت‌های سفارشی با Amazon Comprehend

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش شناخت موجودیت‌های سفارشی با Amazon Comprehend

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: استخراج اطلاعات از متون با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. کاربردها و اهمیت استخراج اطلاعات
• 4. معرفی Amazon Comprehend
• 5. شناخت موجودیت‌های سفارشی (Custom Entity Recognition)
• 6. مراحل اولیه کار با Amazon Comprehend
• 7. مفهوم موجودیت (Entity) در پردازش زبان طبیعی
• 8. انواع موجودیت‌های از پیش تعریف شده
• 9. محدودیت‌های موجودیت‌های از پیش تعریف شده
• 10. نیاز به شناخت موجودیت‌های سفارشی
• 11. مراحل تعریف یک مدل شناخت موجودیت سفارشی
• 12. جمع‌آوری داده‌های آموزشی
• 13. برچسب‌گذاری داده‌ها (Annotation)
• 14. اهمیت کیفیت داده‌های آموزشی
• 15. ابزارهای برچسب‌گذاری داده
• 16. مراحل ایجاد مجموعه داده (Dataset)
• 17. تنظیمات مجموعه داده
• 18. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
• 19. آموزش مدل شناخت موجودیت سفارشی
• 20. پارامترهای آموزش مدل
• 21. ارزیابی عملکرد مدل
• 22. معیارهای ارزیابی: دقت (Precision)، بازیابی (Recall) و امتیاز F1
• 23. تفسیر نتایج ارزیابی
• 24. بهبود مدل با داده‌های بیشتر
• 25. تنظیمات پیشرفته آموزش مدل
• 26. فراهم کردن داده‌های متنی
• 27. فرمت‌های ورودی پشتیبانی شده
• 28. پردازش داده‌های متنی
• 29. شناخت موجودیت در متون فارسی
• 30. چالش‌های شناخت موجودیت در زبان فارسی
• 31. تفاوت‌های زبانی و تأثیر آن بر مدل
• 32. استفاده از مدل‌های آموزش دیده
• 33. فراخوانی API برای شناخت موجودیت
• 34. پارامترهای API
• 35. تفسیر نتایج API
• 36. مثال‌های عملی از شناخت موجودیت
• 37. کاربرد در حوزه‌های حقوقی
• 38. کاربرد در حوزه‌های پزشکی
• 39. کاربرد در حوزه‌های مالی
• 40. کاربرد در حوزه‌های رسانه‌ای
• 41. کاربرد در حوزه‌های سازمانی
• 42. شناخت موجودیت‌های خاص سازمانی
• 43. تعریف موجودیت‌های سفارشی برای اسناد اداری
• 44. استخراج اطلاعات کلیدی از گزارش‌ها
• 45. شناخت نام افراد و سازمان‌ها در متون
• 46. شناخت مکان‌ها و تاریخ‌ها در متون
• 47. شناخت اصطلاحات تخصصی
• 48. مدیریت مدل‌های شناخت موجودیت
• 49. به‌روزرسانی مدل‌ها
• 50. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 51. ملاحظات امنیتی در پردازش داده‌ها
• 52. حفظ حریم خصوصی اطلاعات
• 53. استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی
• 54. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 55. پروتکل‌های وزارت بهداشت در پردازش اطلاعات پزشکی
• 56. بانکداری بدون ربا در پردازش اطلاعات مالی
• 57. چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی در تحلیل روابط
• 58. ملاحظات فرهنگی در برچسب‌گذاری داده‌ها
• 59. مدیریت خطا در شناخت موجودیت
• 60. تکنیک‌های رفع خطا
• 61. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهبود مدل
• 62. یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 63. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 64. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
• 65. شبکه‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 66. مفهوم امبدینگ کلمه (Word Embedding)
• 67. تأثیر امبدینگ بر شناخت موجودیت
• 68. استفاده از مدل‌های زبانی از پیش آموزش دیده
• 69. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 70. پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی با مدل‌های پیشرفته
• 71. چالش‌های پردازش زبان طبیعی فارسی
• 72. ابزارهای پردازش زبان طبیعی فارسی
• 73. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی فارسی
• 74. ساخت ابزارهای تحلیل متنی سفارشی
• 75. ترکیب شناخت موجودیت با سایر وظایف NLP
• 76. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 77. تحلیل احساسات متون
• 78. خلاصه‌سازی متون
• 79. طبقه‌بندی متون
• 80. کاربرد در هوش تجاری (Business Intelligence)
• 81. تحلیل رقبا
• 82. شناسایی ترندهای بازار
• 83. مدیریت دانش سازمانی
• 84. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 85. ارزیابی مدل‌ها در سناریوهای واقعی
• 86. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای سرعت
• 87. مقیاس‌پذیری راه‌حل‌ها
• 88. پایداری مدل در طول زمان
• 89. روندهای آینده در شناخت موجودیت سفارشی
• 90. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 91. یادگیری نیمه‌نظارت شده (Semi-Supervised Learning)
• 92. تکنیک‌های Explainable AI (XAI) در شناخت موجودیت
• 93. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
• 94. اخلاق در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 95. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
• 96. ملاحظات قانونی در استفاده از داده‌های عمومی
• 97. چارچوب‌های ارزیابی اخلاقی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 98. ارتقاء مهارت‌های متخصصان پردازش زبان طبیعی
• 99. نقش هوش مصنوعی در توسعه دانش بومی
• 100. فرهنگ‌سازی استفاده صحیح از ابزارهای هوش مصنوعی