سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Google Cloud Platform: پردازش زبان طبیعی با Natural Language AI

کتاب Google Cloud Platform: پردازش زبان طبیعی با Natural Language AI

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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: پردازش زبان طبیعی با Natural Language AI

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. **مقدمه و مبانی**
  • 2. * آشنایی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 3. * مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 4. * کاربردها و اهمیت NLP
  • 5. * معرفی Google Cloud Platform (GCP)
  • 6. * مزایای استفاده از GCP برای NLP
  • 7. * ساختار کلی دوره
  • 8. * پیش‌نیازهای دوره
  • 9. * نحوه استفاده از کنسول GCP
  • 10. * مفاهیم اولیه API ها در GCP
  • 11. * تنظیم محیط توسعه برای GCP
  • 12. **خدمات Natural Language AI در GCP**
  • 13. * معرفی کلی Natural Language AI
  • 14. * قابلیت‌های کلیدی Natural Language AI
  • 15. * مقایسه Natural Language AI با سایر ابزارهای NLP
  • 16. * مدل‌های از پیش آموزش دیده در Natural Language AI
  • 17. * قابلیت سفارشی‌سازی مدل‌ها (Custom Models)
  • 18. * انواع داده‌های ورودی برای Natural Language AI
  • 19. * محدودیت‌ها و ملاحظات استفاده
  • 20. * هزینه‌بندی و تعرفه‌های Natural Language AI
  • 21. * چگونه Natural Language AI را شروع کنیم؟
  • 22. * اولین گام با Natural Language AI
  • 23. **تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)**
  • 24. * مقدمه ای بر تحلیل احساسات
  • 25. * اهمیت تحلیل احساسات در کسب و کار
  • 26. * نحوه کار تحلیل احساسات در Natural Language AI
  • 27. * امتیاز احساسات (Sentiment Score)
  • 28. * امتیاز احساسات در سطح جمله (Sentence-level Sentiment)
  • 29. * امتیاز احساسات در سطح سند (Document-level Sentiment)
  • 30. * تشخیص احساسات مثبت، منفی و خنثی
  • 31. * کاربرد تحلیل احساسات در بازاریابی
  • 32. * کاربرد تحلیل احساسات در پشتیبانی مشتری
  • 33. * کاربرد تحلیل احساسات در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 34. * مثال عملی: تحلیل احساسات نظرات مشتریان
  • 35. * تفسیر نتایج تحلیل احساسات
  • 36. * نکات پیشرفته در تحلیل احساسات
  • 37. * مدیریت زبان‌های مختلف در تحلیل احساسات
  • 38. **شناسایی موجودیت‌ها (Entity Recognition)**
  • 39. * مقدمه ای بر شناسایی موجودیت‌ها
  • 40. * انواع موجودیت‌ها (افراد، سازمان‌ها، مکان‌ها، رویدادها و غیره)
  • 41. * نحوه کار شناسایی موجودیت‌ها در Natural Language AI
  • 42. * شناسایی نام موجودیت‌ها
  • 43. * دسته‌بندی موجودیت‌ها
  • 44. * امتیاز اطمینان (Salience Score) برای موجودیت‌ها
  • 45. * کاربرد شناسایی موجودیت‌ها در خلاصه‌سازی متن
  • 46. * کاربرد شناسایی موجودیت‌ها در استخراج اطلاعات
  • 47. * کاربرد شناسایی موجودیت‌ها در موتورهای جستجو
  • 48. * کاربرد شناسایی موجودیت‌ها در تحلیل اسناد حقوقی
  • 49. * مثال عملی: استخراج موجودیت‌ها از اخبار
  • 50. * مقایسه نتایج شناسایی موجودیت‌ها
  • 51. * فیلتر کردن موجودیت‌ها بر اساس نوع و امتیاز
  • 52. * مدیریت موجودیت‌های تکراری
  • 53. **تحلیل نحوی (Syntax Analysis)**
  • 54. * مقدمه ای بر تحلیل نحوی
  • 55. * ساختار جمله و اجزای آن
  • 56. * نحوه کار تحلیل نحوی در Natural Language AI
  • 57. * شناسایی کلمات (Tokens)
  • 58. * دسته‌بندی اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
  • 59. * تشخیص وابستگی کلمات (Dependency Parsing)
  • 60. * شناسایی ریشه کلمات (Lemma)
  • 61. * کاربرد تحلیل نحوی در درک ساختار جمله
  • 62. * کاربرد تحلیل نحوی در ترجمه ماشینی
  • 63. * کاربرد تحلیل نحوی در تشخیص غلط‌های املایی و گرامری
  • 64. * مثال عملی: تحلیل نحوی یک جمله پیچیده
  • 65. * تجسم نتایج تحلیل نحوی
  • 66. * استفاده از تحلیل نحوی برای استخراج روابط بین کلمات
  • 67. **برچسب‌گذاری معنایی (Entity Sentiment Analysis)**
  • 68. * مقدمه ای بر تحلیل احساسات موجودیت‌ها
  • 69. * ترکیب تحلیل احساسات و شناسایی موجودیت‌ها
  • 70. * نحوه کار Entity Sentiment Analysis در Natural Language AI
  • 71. * شناسایی احساسات مرتبط با هر موجودیت
  • 72. * امتیاز احساسات در سطح موجودیت
  • 73. * کاربرد Entity Sentiment Analysis در تحلیل نظرات کاربران
  • 74. * کاربرد Entity Sentiment Analysis در تحلیل برند
  • 75. * کاربرد Entity Sentiment Analysis در تحلیل رقبا
  • 76. * مثال عملی: تحلیل احساسات نظرات درباره محصولات مختلف
  • 77. * مقایسه نتایج Entity Sentiment Analysis
  • 78. * تفسیر نتایج پیچیده Entity Sentiment Analysis
  • 79. **دسته‌بندی متن (Text Classification)**
  • 80. * مقدمه ای بر دسته‌بندی متن
  • 81. * کاربرد دسته‌بندی متن
  • 82. * انواع دسته‌بندی متن (تک برچسبی، چند برچسبی)
  • 83. * نحوه کار دسته‌بندی متن با Natural Language AI
  • 84. * آموزش مدل دسته‌بندی سفارشی (Custom Classification Model)
  • 85. * آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
  • 86. * انتخاب برچسب‌های مناسب
  • 87. * ارزیابی عملکرد مدل دسته‌بندی
  • 88. * مثال عملی: دسته‌بندی ایمیل‌ها به موضوعات مختلف
  • 89. * بهبود دقت مدل دسته‌بندی
  • 90. * استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده برای دسته‌بندی
  • 91. * انتقال یادگیری (Transfer Learning) در دسته‌بندی متن
  • 92. **مدل‌های سفارشی (Custom Models)**
  • 93. * چرا به مدل‌های سفارشی نیاز داریم؟
  • 94. * انواع مدل‌های سفارشی در Natural Language AI
  • 95. * مراحل ساخت یک مدل سفارشی
  • 96. * جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 97. * آموزش مدل سفارشی
  • 98. * تنظیم پارامترهای آموزش
  • 99. * ارزیابی مدل سفارشی
  • 100. * استقرار و استفاده از مدل سفارشی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.