کتاب صوتی ساخت و ارزیابی مدل‌های تشخیص موجودیت سفارشی با Amazon Comprehend

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و ارزیابی مدل‌های تشخیص موجودیت سفارشی با Amazon Comprehend

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: ساخت و سفارشی‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. معماری مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 4. مفاهیم کلیدی در مدل‌های سفارشی
• 5. معرفی Amazon Comprehend
• 6. کاربردهای مدل‌های تشخیص موجودیت سفارشی
• 7. فرآیند کلی ساخت مدل سفارشی
• 8. انتخاب داده‌های آموزشی مناسب
• 9. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های آموزشی
• 10. فرمت‌بندی داده‌ها برای Comprehend
• 11. تعریف انواع موجودیت سفارشی
• 12. مستندسازی انواع موجودیت
• 13. مثال‌هایی از انواع موجودیت سفارشی
• 14. ایجاد یک مدل تشخیص موجودیت سفارشی
• 15. تنظیمات اولیه مدل در Comprehend
• 16. آموزش مدل با استفاده از داده‌های سفارشی
• 17. نظارت بر فرآیند آموزش مدل
• 18. ارزیابی عملکرد مدل آموزش‌دیده
• 19. معیارهای سنجش دقت مدل
• 20. فهم نتایج ارزیابی مدل
• 21. بهبود مدل بر اساس بازخورد ارزیابی
• 22. تکرار فرآیند آموزش و ارزیابی
• 23. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل
• 24. استقرار مدل تشخیص موجودیت سفارشی
• 25. یکپارچه‌سازی مدل با برنامه‌های کاربردی
• 26. فراخوانی API مدل برای پیش‌بینی
• 27. پردازش اسناد برای استخراج موجودیت
• 28. مثال عملی: استخراج اطلاعات از اخبار
• 29. مثال عملی: تحلیل داده‌های نظرسنجی
• 30. مثال عملی: طبقه‌بندی اسناد سازمانی
• 31. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 32. مبانی تشخیص موجودیت نام‌دار
• 33. رویکردهای سنتی NER
• 34. مدل‌های یادگیری عمیق برای NER
• 35. استفاده از Comprehend برای NER عمومی
• 36. مقایسه NER عمومی با مدل سفارشی
• 37. تفاوت‌های کلیدی در تشخیص موجودیت
• 38. کاربرد تشخیص موجودیت در تحلیل متن
• 39. کاربرد تشخیص موجودیت در استخراج اطلاعات
• 40. کاربرد تشخیص موجودیت در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 41. تحلیل احساسات با Amazon Comprehend
• 42. مبانی تحلیل احساسات
• 43. انواع تحلیل احساسات
• 44. استفاده از Comprehend برای تحلیل احساسات
• 45. تجزیه و تحلیل احساسات متنی
• 46. شناسایی احساسات مثبت، منفی و خنثی
• 47. نحوه تفسیر نتایج تحلیل احساسات
• 48. کاربرد تحلیل احساسات در بازاریابی
• 49. کاربرد تحلیل احساسات در مدیریت برند
• 50. کاربرد تحلیل احساسات در تحلیل بازخورد مشتریان
• 51. تشخیص موضوع (Topic Detection) با Comprehend
• 52. مبانی تشخیص موضوع
• 53. الگوریتم‌های تشخیص موضوع
• 54. استفاده از Comprehend برای تشخیص موضوع
• 55. استخراج موضوعات کلیدی از متون
• 56. شناسایی موضوعات اصلی و فرعی
• 57. تنظیم پارامترهای تشخیص موضوع
• 58. کاربرد تشخیص موضوع در سازماندهی اطلاعات
• 59. کاربرد تشخیص موضوع در تحلیل محتوا
• 60. کاربرد تشخیص موضوع در کشف الگوهای محتوایی
• 61. شناسایی عبارات کلیدی (Keyphrase Extraction)
• 62. مبانی استخراج عبارات کلیدی
• 63. روش‌های استخراج عبارات کلیدی
• 64. استفاده از Comprehend برای استخراج عبارات کلیدی
• 65. اهمیت عبارات کلیدی در درک متن
• 66. فیلتر کردن و اولویت‌بندی عبارات کلیدی
• 67. کاربرد استخراج عبارات کلیدی در سئو
• 68. کاربرد استخراج عبارات کلیدی در خلاصه سازی
• 69. کاربرد استخراج عبارات کلیدی در نمایه سازی
• 70. شناسایی زبان (Language Detection) با Comprehend
• 71. مبانی تشخیص زبان
• 72. چالش‌های تشخیص زبان
• 73. استفاده از Comprehend برای تشخیص زبان
• 74. شناسایی زبان‌های پشتیبانی شده
• 75. کاربرد تشخیص زبان در پردازش چند زبانه
• 76. کاربرد تشخیص زبان در مسیریابی محتوا
• 77. کاربرد تشخیص زبان در ترجمه ماشینی
• 78. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و پردازش زبان طبیعی
• 79. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 80. معماری ترنسفورمر
• 81. مدل‌های معروف LLMs
• 82. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
• 83. تفاوت LLMs با مدل‌های سنتی
• 84. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
• 85. کاربرد LLMs در تولید متن
• 86. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی پیشرفته
• 87. کاربرد LLMs در ترجمه با کیفیت بالا
• 88. سفارشی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 89. آموزش فشرده (Fine-tuning) LLMs
• 90. روش‌های Fine-tuning
• 91. انتخاب داده‌های مناسب برای Fine-tuning
• 92. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 93. کاربرد Fine-tuning در وظایف خاص
• 94. چالش‌های Fine-tuning LLMs
• 95. مدیریت و استقرار مدل‌های سفارشی
• 96. بهینه‌سازی مدل برای کارایی
• 97. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
• 98. رصد و پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 99. بروزرسانی مدل‌ها و مدیریت چرخه حیات
• 100. ملاحظات حقوقی و انطباق در پردازش زبان طبیعی