کتاب صوتی طبقه‌بندی متون سفارشی با استفاده از ابزارهای پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طبقه‌بندی متون سفارشی با استفاده از ابزارهای پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: طبقه‌بندی متن با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در پردازش متن
• 3. آشنایی با مفاهیم کلیدی طبقه‌بندی متن
• 4. انواع روش‌های طبقه‌بندی متن
• 5. کاربردهای طبقه‌بندی متن در دنیای واقعی
• 6. اهمیت طبقه‌بندی متن سفارشی
• 7. مقدمه‌ای بر ابزارهای پردازش زبان طبیعی
• 8. معرفی ابزارهای متن‌باز برای طبقه‌بندی
• 9. معرفی پلتفرم‌های ابری برای پردازش زبان طبیعی
• 10. بررسی اجمالی Amazon Comprehend
• 11. قابلیت‌های Amazon Comprehend برای طبقه‌بندی متن
• 12. آماده‌سازی داده‌ها برای طبقه‌بندی متن
• 13. جمع‌آوری مجموعه داده‌های متنی
• 14. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 15. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 16. ریشه‌یابی و لماتیزاسیون (Stemming & Lemmatization)
• 17. تبدیل متن به بردارهای عددی
• 18. روش‌های نمایش متن: Bag-of-Words
• 19. روش‌های نمایش متن: TF-IDF
• 20. روش‌های نمایش متن: Word Embeddings
• 21. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی
• 22. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی متن
• 23. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی
• 24. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 25. شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی متن
• 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 28. شبکه‌های عصبی LSTM و GRU
• 29. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 30. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی متن سفارشی
• 31. چرا نیاز به طبقه‌بندی متن سفارشی داریم؟
• 32. مراحل ایجاد یک مدل طبقه‌بندی متن سفارشی
• 33. انتخاب چارچوب و ابزار مناسب
• 34. مراحل کار با Amazon Comprehend برای طبقه‌بندی سفارشی
• 35. ایجاد یک مجموعه داده آموزشی سفارشی
• 36. تعریف کلاس‌ها (دسته‌بندی‌ها)
• 37. برچسب‌گذاری داده‌های آموزشی
• 38. فرمت فایل‌های ورودی برای Amazon Comprehend
• 39. آماده‌سازی فایل‌های CSV برای آموزش
• 40. آماده‌سازی فایل‌های JSON Lines برای آموزش
• 41. بارگذاری مجموعه داده آموزشی در Amazon Comprehend
• 42. تنظیم پارامترهای مدل طبقه‌بندی سفارشی
• 43. انتخاب الگوریتم پایه (Backend Algorithm)
• 44. تنظیم پارامترهای مربوط به الگوریتم
• 45. آموزش مدل طبقه‌بندی متن سفارشی
• 46. نظارت بر فرآیند آموزش
• 47. ارزیابی عملکرد مدل آموزش‌دیده
• 48. معیارهای ارزیابی: دقت (Accuracy)
• 49. معیارهای ارزیابی: صحت (Precision)
• 50. معیارهای ارزیابی: بازیابی (Recall)
• 51. معیارهای ارزیابی: امتیاز F1
• 52. تفسیر نتایج ارزیابی
• 53. بهبود عملکرد مدل طبقه‌بندی
• 54. تنظیم مجدد هایپرپارامترها
• 55. افزایش حجم و کیفیت داده‌های آموزشی
• 56. استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌تر
• 57. مدیریت و استقرار مدل طبقه‌بندی سفارشی
• 58. ذخیره‌سازی مدل آموزش‌دیده
• 59. استفاده از API برای پیش‌بینی کلاس‌ها
• 60. یکپارچه‌سازی مدل با برنامه‌های کاربردی
• 61. نمونه‌سازی عملی: طبقه‌بندی نظرات کاربران
• 62. نمونه‌سازی عملی: طبقه‌بندی اخبار
• 63. نمونه‌سازی عملی: دسته‌بندی ایمیل‌ها
• 64. نمونه‌سازی عملی: تحلیل احساسات متون
• 65. کاربرد تحلیل احساسات در کسب‌وکار
• 66. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 67. حریم خصوصی داده‌ها در طبقه‌بندی متن
• 68. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 69. مقابله با سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 70. آیندهٔ طبقه‌بندی متن با هوش مصنوعی
• 71. روندهای نوظهور در پردازش زبان طبیعی
• 72. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در طبقه‌بندی متن
• 73. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و طبقه‌بندی متن
• 74. کاربرد LLMs در طبقه‌بندی متن سفارشی
• 75. ملاحظات امنیتی در استفاده از ابزارهای پردازش زبان طبیعی
• 76. پروتکل‌های امنیتی در Amazon Comprehend
• 77. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 78. بررسی هزینه‌های استفاده از خدمات ابری
• 79. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Amazon Comprehend
• 80. مقایسهٔ ابزارهای مختلف طبقه‌بندی متن
• 81. مزایا و معایب ابزارهای متن‌باز
• 82. مزایا و معایب پلتفرم‌های ابری
• 83. انتخاب ابزار مناسب برای نیازهای خاص
• 84. نکات پیشرفته در طبقه‌بندی متن
• 85. طبقه‌بندی چندبرچسبی (Multi-label Classification)
• 86. طبقه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Classification)
• 87. مدیریت داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
• 88. روش‌های مقابله با داده‌های نامتعادل
• 89. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 90. آموزش مستمر و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 91. بازنگری و پالایش کلاس‌ها
• 92. مستندسازی فرآیند طبقه‌بندی متن
• 93. توسعهٔ چارچوب‌های ارزیابی سفارشی
• 94. ساخت داشبوردهای نظارتی
• 95. کاربرد طبقه‌بندی متن در پشتیبانی مشتری
• 96. کاربرد طبقه‌بندی متن در بازاریابی محتوا
• 97. کاربرد طبقه‌بندی متن در مدیریت ریسک
• 98. کاربرد طبقه‌بندی متن در تحقیقات بازار
• 99. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
• 100. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری