کتاب مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی با Amazon Comprehend: تحلیل متون و طراحی راهکارها

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی با Amazon Comprehend: تحلیل متون و طراحی راهکارها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: خدمات ابری پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 2. اصول کلیدی پردازش زبان طبیعی
  • 3. کاربردهای عملی پردازش زبان طبیعی
  • 4. آشنایی با Amazon Comprehend
  • 5. معماری و قابلیت‌های Amazon Comprehend
  • 6. آماده‌سازی محیط کاربری AWS
  • 7. ایجاد حساب کاربری AWS
  • 8. تنظیمات امنیتی اولیه در AWS
  • 9. آشنایی با کنسول AWS
  • 10. معرفی خدمات پردازش زبان طبیعی AWS
  • 11. انتخاب سرویس مناسب برای تحلیل متن
  • 12. مفاهیم پایه در تحلیل متنی
  • 13. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 14. انواع موجودیت‌های نام‌دار
  • 15. کاربرد NER در تحلیل متون
  • 16. شناسایی موضوعات (Topic Modeling)
  • 17. روش‌های استخراج موضوعات
  • 18. کاربرد شناسایی موضوعات
  • 19. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 20. سطوح تحلیل احساسات
  • 21. تفسیر نتایج تحلیل احساسات
  • 22. تشخیص زبان (Language Detection)
  • 23. اهمیت تشخیص زبان
  • 24. پیاده‌سازی تشخیص زبان
  • 25. خلاصه‌سازی متون
  • 26. روش‌های خلاصه‌سازی
  • 27. کاربرد خلاصه‌سازی متون
  • 28. استخراج عبارات کلیدی (Key Phrase Extraction)
  • 29. اهمیت استخراج عبارات کلیدی
  • 30. پیاده‌سازی استخراج عبارات کلیدی
  • 31. فیلترینگ محتوا
  • 32. کاربرد فیلترینگ محتوا
  • 33. تنظیمات فیلترینگ محتوا
  • 34. مدل‌های سفارشی در Amazon Comprehend
  • 35. مزایای مدل‌های سفارشی
  • 36. آموزش مدل‌های سفارشی NER
  • 37. آموزش مدل‌های سفارشی طبقه‌بندی متون
  • 38. استقرار و استفاده از مدل‌های سفارشی
  • 39. کاربردهای پیشرفته Amazon Comprehend
  • 40. تحلیل نظرات مشتریان
  • 41. تحلیل بازخوردها
  • 42. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
  • 43. مدیریت دانش با Amazon Comprehend
  • 44. دستیاران مجازی و چت‌بات‌ها
  • 45. پردازش اسناد حقوقی
  • 46. پردازش اسناد پزشکی
  • 47. تحلیل اخبار و گزارش‌ها
  • 48. طراحی راهکارهای تحلیل متن
  • 49. مراحل طراحی راهکار
  • 50. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 51. انتخاب ابزارها و خدمات مناسب
  • 52. پیاده‌سازی و تست راهکار
  • 53. بهینه‌سازی راهکارها
  • 54. مقیاس‌پذیری راهکارهای مبتنی بر AWS
  • 55. امنیت داده‌ها در Amazon Comprehend
  • 56. مدیریت دسترسی‌ها در AWS IAM
  • 57. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 58. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
  • 59. سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 60. مقابله با سوگیری‌ها
  • 61. مقررات و استانداردهای مربوط به داده‌ها
  • 62. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 63. استفاده از Amazon Comprehend در چارچوب قوانین
  • 64. مطابقت با مقررات داخلی
  • 65. موارد استفاده مجاز در ایران
  • 66. محدودیت‌های استفاده در ایران
  • 67. نمونه‌های عملی پیاده‌سازی در ایران
  • 68. تحلیل متون فارسی با Amazon Comprehend
  • 69. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 70. بهبود عملکرد برای زبان فارسی
  • 71. آموزش مدل سفارشی برای فارسی
  • 72. استفاده از Amazon Comprehend برای تحلیل اسناد فارسی
  • 73. شناسایی موجودیت‌های فارسی
  • 74. تحلیل احساسات متون فارسی
  • 75. استخراج عبارات کلیدی فارسی
  • 76. مدیریت و سازماندهی داده‌های متنی
  • 77. ایجاد پایگاه دانش متنی
  • 78. جستجو و بازیابی اطلاعات متنی
  • 79. اتوماسیون فرآیندهای مبتنی بر متن
  • 80. گزارش‌گیری خودکار از تحلیل‌ها
  • 81. ارزیابی عملکرد مدل‌های پردازش زبان
  • 82. معیارهای ارزیابی مدل‌ها
  • 83. بهبود مستمر مدل‌ها
  • 84. آینده پردازش زبان طبیعی
  • 85. روندهای جدید در NLP
  • 86. نقش هوش مصنوعی در تحلیل متون
  • 87. بررسی عمیق‌تر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 88. کاربرد LLMs در تحلیل متون
  • 89. تفاوت LLMs با Amazon Comprehend
  • 90. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی
  • 91. هزینه‌های استفاده از Amazon Comprehend
  • 92. مدیریت هزینه‌ها
  • 93. پشتیبانی و منابع آموزشی AWS
  • 94. جامعه کاربری AWS
  • 95. منابع مفید برای یادگیری بیشتر
  • 96. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
  • 97. طراحی پروژه نهایی
  • 98. ارائه نتایج پروژه
  • 99. مرور کلی بر مباحث دوره
  • 100. آشنایی با ابزارهای مکمل

📚 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.