کتاب Google Cloud Platform: Natural Language Processing Application Development for Sentiment Analysis at Scale, High Accuracy, and Complexity
, ,

کتاب Google Cloud Platform: Natural Language Processing Application Development for Sentiment Analysis at Scale, High Accuracy, and Complexity

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000007101 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب Google Cloud Platform: Natural Language Processing Application Development for Sentiment Analysis at Scale, High Accuracy, and Complexity

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با دوره و پیش‌نیازها
  • 2. مروری بر مفاهیم هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 3. آشنایی با Google Cloud Platform (GCP) و خدمات آن
  • 4. مروری بر Sentiment Analysis و کاربردهای آن
  • 5. تنظیم و راه‌اندازی حساب GCP و ابزارهای مورد نیاز
  • 6. آشنایی با Google Cloud Shell و Cloud SDK
  • 7. انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب (Python) و تنظیم محیط توسعه
  • 8. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های ضروری Python (TensorFlow, Keras, NLTK)
  • 9. آشنایی با Google Cloud Storage (GCS) برای ذخیره داده‌ها
  • 10. آپلود و دانلود داده‌ها از GCS
  • 11. آشنایی با Google Cloud Functions برای اجرای کد بدون سرور
  • 12. استقرار یک تابع Cloud Function ساده
  • 13. مدیریت منابع و هزینه‌ها در GCP
  • 14. آشنایی با BigQuery برای ذخیره و تحلیل داده‌های بزرگ
  • 15. ایجاد و مدیریت جداول BigQuery
  • 16. دریافت داده‌ها از منابع مختلف (CSV, JSON, API) به BigQuery
  • 17. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای Sentiment Analysis
  • 18. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 19. استفاده از کتابخانه NLTK برای Tokenization و Stemming
  • 20. استفاده از کتابخانه NLTK برای Lemmatization و Part-of-Speech Tagging
  • 21. ایجاد DataFrames با استفاده از Pandas
  • 22. تکنیک‌های Vectorization (Bag of Words, TF-IDF)
  • 23. آشنایی با مدل‌های یادگیری ماشینی برای Sentiment Analysis
  • 24. آموزش مدل‌های ساده (Logistic Regression, Naive Bayes)
  • 25. ارزیابی مدل‌های Sentiment Analysis
  • 26. بهبود دقت مدل‌ها با تنظیم پارامترها
  • 27. استفاده از Google Cloud Natural Language API
  • 28. استخراج Sentiment, Entity, و Syntax از متن با Natural Language API
  • 29. استفاده از Natural Language API برای تشخیص زبان
  • 30. مقایسه Natural Language API با مدل‌های خودساخته
  • 31. آشنایی با TensorFlow و Keras
  • 32. ایجاد مدل‌های ساده شبکه‌های عصبی (NN)
  • 33. آموزش و ارزیابی مدل‌های NN برای Sentiment Analysis
  • 34. بهینه‌سازی مدل‌های NN با تنظیم Hyperparameterها
  • 35. استفاده از Embedding Layer برای Representing Words
  • 36. ایجاد مدل‌های RNN (LSTM, GRU) برای Sentiment Analysis
  • 37. کار با داده‌های متوازن و نامتوازن
  • 38. مدیریت عدم تعادل داده‌ها
  • 39. استفاده از تکنیک‌های داده‌سازی (Data Augmentation)
  • 40. ارزیابی مدل‌ها با استفاده از معیارها (Precision, Recall, F1-Score)
  • 41. آشنایی با Cross-Validation
  • 42. استفاده از تکنیک‌های Regularization برای جلوگیری از Overfitting
  • 43. مدیریت و نگهداری مدل‌ها
  • 44. آشنایی با Cloud ML Engine (Vertex AI)
  • 45. استقرار مدل‌های Machine Learning در Vertex AI
  • 46. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل‌ها
  • 47. ساخت و استفاده از Endpointها برای پیش‌بینی
  • 48. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها
  • 49. اتوماسیون فرایند آموزش و استقرار مدل
  • 50. آشنایی با Pipelines در Vertex AI
  • 51. ایجاد یک Pipeline ساده برای Sentiment Analysis
  • 52. تنظیم و اجرای Pipelines در Vertex AI
  • 53. بهبود عملکرد و مقیاس‌پذیری
  • 54. استفاده از GPU و TPU برای آموزش مدل‌ها
  • 55. بهینه‌سازی کد و استفاده از Parallel Processing
  • 56. استفاده از تکنیک‌های Distributed Training
  • 57. مقیاس‌پذیری زیرساخت GCP برای حجم داده‌های بزرگ
  • 58. آشنایی با Bigtable برای ذخیره داده‌های NoSQL
  • 59. استفاده از Bigtable برای ذخیره و بازیابی نتایج Sentiment Analysis
  • 60. فراهم‌آوری قابلیت‌های High Availability
  • 61. بهره‌گیری از Cloud Load Balancing
  • 62. استفاده از Cloud CDN برای ارائه محتوا
  • 63. آشنایی با امنیت در GCP
  • 64. مدیریت دسترسی و احراز هویت با IAM
  • 65. امنیت داده‌ها و رمزنگاری
  • 66. بهینه‌سازی هزینه
  • 67. بررسی هزینه‌های مختلف خدمات GCP
  • 68. استفاده از Cloud Monitoring برای پایش هزینه‌ها
  • 69. بهینه‌سازی منابع برای کاهش هزینه‌ها
  • 70. مباحث پیشرفته: Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 71. استفاده از Transfer Learning و Fine-tuning
  • 72. استفاده از BERT و Transformers برای Sentiment Analysis
  • 73. کار با کتابخانه‌های Transformers (Hugging Face)
  • 74. ساخت یک سیستم پردازش موازی برای داده‌های حجیم
  • 75. پیاده‌سازی یک وب‌سرویس برای Sentiment Analysis
  • 76. استفاده از Flask یا FastAPI برای ایجاد API
  • 77. استقرار API در Google Cloud Run
  • 78. استفاده از gRPC برای ارتباطات پرسرعت
  • 79. ادغام Sentiment Analysis با سایر خدمات GCP
  • 80. استفاده از Sentiment Analysis برای تجزیه و تحلیل داده‌های رسانه‌های اجتماعی
  • 81. تحلیل داده‌های نظرات مشتریان (Customer Reviews)
  • 82. ایجاد داشبوردهای تعاملی با استفاده از Data Studio
  • 83. پیاده‌سازی یک Chatbot با استفاده از Dialogflow و Sentiment Analysis
  • 84. مدیریت و بهینه‌سازی مدل‌های NLP در مقیاس بزرگ
  • 85. بهبود دقت Sentiment Analysis با تکنیک‌های پیشرفته
  • 86. استفاده از Attention Mechanism
  • 87. کار با Bi-directional LSTMs
  • 88. مدل‌سازی متن‌های پیچیده و طولانی
  • 89. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها
  • 90. استفاده از تکنیک‌های Model Compression
  • 91. آزمون A/B برای ارزیابی مدل‌های مختلف
  • 92. بهینه‌سازی عملکرد API و کاهش تاخیر
  • 93. استفاده از Cache برای بهبود سرعت پاسخگویی
  • 94. فراهم‌آوری قابلیت‌های Error Handling و Logging
  • 95. نظارت بر سلامت سیستم و رفع مشکلات
  • 96. آشنایی با CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
  • 97. استفاده از Cloud Build برای اتوماسیون استقرار
  • 98. بهره‌گیری از ابزارهای اتوماسیون تست
  • 99. بررسی چالش‌های پیش‌رو و آینده Sentiment Analysis
  • 100. مروری بر مفاهیم Ethical AI و Bias Detection

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب Google Cloud Platform: Natural Language Processing Application Development for Sentiment Analysis at Scale, High Accuracy, and Complexity”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا