کتاب صوتی Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش زبان طبیعی برای تجزیه و تحلیل احساسات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش زبان طبیعی برای تجزیه و تحلیل احساسات

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در Google Cloud
• 2. آشنایی با سرویس‌های Google Cloud برای NLP
• 3. مفاهیم پایه تجزیه و تحلیل احساسات
• 4. نصب و پیکربندی ابزارهای لازم در Google Cloud
• 5. آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل احساسات
• 6. پاکسازی و پیش‌پردازش متن
• 7. نمونه‌سازی و برچسب‌گذاری داده‌های احساسات
• 8. آشنایی با مدل‌های زبانی و یادگیری ماشین
• 9. مبانی یادگیری عمیق برای NLP
• 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در NLP
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در NLP
• 12. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 13. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 14. مدل‌های ترنسفورمر و توجه (Attention)
• 15. استفاده از Cloud Natural Language API
• 16. تشخیص احساسات با Cloud Natural Language API
• 17. تحلیل احساسات در سطح جمله
• 18. تحلیل احساسات در سطح متن
• 19. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 20. طبقه‌بندی متن با Cloud Natural Language API
• 21. آشنایی با سرویس Vertex AI
• 22. ساخت مدل‌های سفارشی NLP در Vertex AI
• 23. آموزش مدل‌های تجزیه و تحلیل احساسات با Vertex AI
• 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 25. استفاده از AutoML Natural Language
• 26. ایجاد مدل‌های طبقه‌بندی متن با AutoML
• 27. ایجاد مدل‌های تشخیص موجودیت با AutoML
• 28. ایجاد مدل‌های تحلیل احساسات با AutoML
• 29. مدیریت مدل‌ها در Vertex AI Model Registry
• 30. استقرار مدل‌ها برای پیش‌بینی بلادرنگ
• 31. استقرار مدل‌ها برای پیش‌بینی دسته‌ای
• 32. طراحی معماری اپلیکیشن NLP
• 33. انتخاب سرویس‌های مناسب Google Cloud
• 34. طراحی جریان داده‌ها در اپلیکیشن
• 35. امنیت در اپلیکیشن‌های NLP مبتنی بر Google Cloud
• 36. احراز هویت و مجوزها در Google Cloud
• 37. مدیریت کلیدهای API
• 38. پیکربندی شبکه‌های VPC برای سرویس‌های NLP
• 39. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در Google Cloud
• 40. استفاده از Cloud Logging
• 41. استفاده از Cloud Monitoring
• 42. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های NLP
• 43. کاهش زمان پاسخ‌دهی مدل‌ها
• 44. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش
• 45. مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌های NLP
• 46. استفاده از Cloud Functions برای پردازش
• 47. استفاده از Cloud Run برای استقرار
• 48. استفاده از Kubernetes Engine (GKE) برای مقیاس‌پذیری
• 49. طراحی UI/UX برای اپلیکیشن‌های NLP
• 50. نمایش نتایج تجزیه و تحلیل احساسات
• 51. طراحی داشبوردهای تحلیلی
• 52. کاربردها در حوزه خدمات مشتری
• 53. تحلیل نظرات مشتریان
• 54. شناسایی نقاط قوت و ضعف محصولات
• 55. کاربردها در حوزه رسانه و تبلیغات
• 56. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 57. سنجش تاثیر کمپین‌های تبلیغاتی
• 58. کاربردها در حوزه مالی
• 59. تحلیل اخبار و گزارش‌های مالی
• 60. پیش‌بینی روند بازار با تحلیل احساسات
• 61. کاربردها در حوزه سلامت
• 62. تحلیل بازخوردهای بیماران
• 63. شناسایی مشکلات در سیستم بهداشتی
• 64. کاربردها در حوزه آموزشی
• 65. تحلیل بازخوردهای دانشجویان
• 66. ارزیابی محتوای آموزشی
• 67. ملاحظات اخلاقی در NLP
• 68. حریم خصوصی داده‌ها
• 69. سوگیری در مدل‌های NLP
• 70. کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 71. مسئولیت‌پذیری در استفاده از NLP
• 72. مباحث حقوقی و شرعی در پردازش داده‌های متنی
• 73. قوانین مربوط به حریم خصوصی در ایران
• 74. چارچوب‌های شرعی در تحلیل داده‌ها
• 75. ملاحظات فرهنگی در تحلیل احساسات
• 76. تفاوت‌های زبانی در بیان احساسات
• 77. تطبیق مدل‌ها با زبان فارسی
• 78. استفاده از منابع داده فارسی
• 79. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 80. شناسایی اصطلاحات و عامیانه
• 81. مدیریت کلمات چندمعنایی
• 82. پردازش زبان فارسی در Google Cloud
• 83. استفاده از کتابخانه‌های فارسی در Python
• 84. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های دیگر Google Cloud
• 85. ساخت API برای اپلیکیشن NLP
• 86. طراحی پایگاه داده برای ذخیره نتایج
• 87. بهینه‌سازی پایگاه داده
• 88. مراحل استقرار نهایی اپلیکیشن
• 89. تست و اعتبارسنجی اپلیکیشن
• 90. نگهداری و به‌روزرسانی اپلیکیشن
• 91. آینده پردازش زبان طبیعی
• 92. روندهای جدید در NLP
• 93. تکنیک‌های پیشرفته‌تر تحلیل احساسات
• 94. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل احساسات
• 95. جمع‌بندی و مسیرهای آینده