کتاب صوتی مبانی کار با سرویس Amazon Comprehend برای تحلیل متون فارسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی کار با سرویس Amazon Comprehend برای تحلیل متون فارسی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌های متنی

موضوع میانی: ابزارها و سرویس‌های پردازش زبان طبیعی ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی تحلیل متن
• 3. کاربرد تحلیل متن در ایران
• 4. معرفی سرویس‌های ابری تحلیل متن
• 5. مزایای استفاده از سرویس‌های ابری
• 6. ملاحظات امنیتی در استفاده از سرویس‌های ابری
• 7. آشنایی با Amazon Comprehend
• 8. نصب و راه‌اندازی اولیه Amazon Comprehend
• 9. مفاهیم کلیدی Amazon Comprehend
• 10. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 11. کاربرد NER در تحلیل متون فارسی
• 12. تنظیمات پیشرفته NER
• 13. تشخیص احساسات (Sentiment Analysis)
• 14. انواع احساسات قابل تشخیص
• 15. کاربرد تشخیص احساسات در ایران
• 16. تنظیمات پیشرفته تشخیص احساسات
• 17. استخراج عبارات کلیدی (Key Phrase Extraction)
• 18. اهمیت استخراج عبارات کلیدی
• 19. کاربرد استخراج عبارات کلیدی
• 20. تنظیمات پیشرفته استخراج عبارات کلیدی
• 21. دسته‌بندی متن (Text Classification)
• 22. روش‌های دسته‌بندی متن
• 23. آموزش مدل دسته‌بندی سفارشی
• 24. ارزیابی مدل دسته‌بندی
• 25. کاربرد دسته‌بندی متن در صنایع ایران
• 26. تشخیص زبان (Language Detection)
• 27. دقت تشخیص زبان
• 28. کاربرد تشخیص زبان
• 29. شناسایی موضوعات (Topic Modeling)
• 30. الگوریتم‌های شناسایی موضوعات
• 31. کاربرد شناسایی موضوعات
• 32. تحلیل روابط بین موجودیت‌ها (Entity Relations)
• 33. مدل‌سازی روابط بین موجودیت‌ها
• 34. کاربرد تحلیل روابط
• 35. تحلیل آماری متن
• 36. پیش‌پردازش متن برای تحلیل آماری
• 37. کاربرد تحلیل آماری در ایران
• 38. مبانی یادگیری ماشین برای NLP
• 39. یادگیری نظارت شده در NLP
• 40. یادگیری نظارت نشده در NLP
• 41. مدل‌های زبانی
• 42. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 43. معرفی مدل‌های پیشرفته‌تر
• 44. کاربرد مدل‌های زبانی در فارسی
• 45. مبانی تحلیل احساسات پیشرفته
• 46. مدل‌های عمیق برای تحلیل احساسات
• 47. تکنیک‌های بهبود دقت تحلیل احساسات
• 48. مدل‌های زبانی برای استخراج عبارات کلیدی
• 49. یادگیری تقویتی در NLP
• 50. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 51. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 52. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 53. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 54. معماری‌های مدرن NLP
• 55. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 56. کاربرد ترنسفورمر در وظایف مختلف NLP
• 57. مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 58. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 59. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 60. مقدمه‌ای بر LLMs
• 61. کاربرد LLMs در تحلیل متن
• 62. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
• 63. قوانین و مقررات استفاده از LLMs در ایران
• 64. امنیت داده در سرویس‌های ابری
• 65. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و انتقال
• 66. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 67. پروتکل‌های امنیتی در ارتباط با سرویس‌های ابری
• 68. بررسی موردی: تحلیل نظرات مشتریان در ایران
• 69. بررسی موردی: دسته‌بندی اخبار فارسی
• 70. بررسی موردی: استخراج اطلاعات از اسناد حقوقی
• 71. بررسی موردی: تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 72. ابزارهای متن‌باز برای NLP
• 73. کتابخانه‌های پایتون برای NLP (NLTK, spaCy)
• 74. کاربرد NLTK در تحلیل متن فارسی
• 75. کاربرد spaCy در تحلیل متن فارسی
• 76. مقایسه ابزارهای متن‌باز و سرویس‌های ابری
• 77. استفاده از سرویس‌های ابری برای مدل‌های سفارشی
• 78. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استفاده از سرویس‌های ابری
• 79. نمودارهای پیشرفت کار با سرویس‌های ابری
• 80. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در سرویس‌های ابری
• 81. عیب‌یابی مشکلات رایج در تحلیل متن
• 82. بهترین روش‌ها برای پردازش زبان فارسی
• 83. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 84. ارزیابی عملکرد مدل‌های NLP
• 85. متریک‌های ارزیابی برای هر وظیفه NLP
• 86. تفسیر نتایج ارزیابی
• 87. ملاحظات فرهنگی در تحلیل متن فارسی
• 88. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در تحلیل متن
• 89. رعایت حدود شرعی در تحلیل محتوا
• 90. استفاده از منابع معتبر علمی و فقهی
• 91. پرهیز از موضوعات ممنوع مطلق
• 92. مدیریت موضوعات حساس با رویکرد علمی و رسمی
• 93. استانداردهای زبانی و سبکی در تولید محتوا
• 94. معرفی پلتفرم‌های آموزشی داخلی
• 95. تکمیل پروژه‌های عملی با استفاده از سرویس‌ها
• 96. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در NLP
• 97. کاربرد پیشرفته‌تر Amazon Comprehend
• 98. خدمات مرتبط Amazon Comprehend
• 99. ساخت داشبوردهای تحلیلی
• 100. یکپارچه‌سازی با سایر سرویس‌های AWS