سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر تحلیل متن با Amazon Comprehend

کتاب مقدمه‌ای بر تحلیل متن با Amazon Comprehend

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 تحلیل متن با Amazon Comprehend

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: ابزارهای پردازش متن خودکار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
  • 2. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 3. کاربردهای پردازش زبان طبیعی
  • 4. معرفی Amazon Comprehend
  • 5. نصب و پیکربندی Amazon Comprehend
  • 6. مفاهیم کلیدی در Amazon Comprehend
  • 7. شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)
  • 8. استخراج اطلاعات کلیدی از متن
  • 9. تحلیل احساسات و تشخیص لحن متن
  • 10. تشخیص موضوعات اصلی در اسناد
  • 11. دسته‌بندی خودکار متون
  • 12. مدیریت زبان‌های مختلف در Comprehend
  • 13. کار با داده‌های متنی به زبان فارسی
  • 14. پیش‌پردازش متن برای تحلیل
  • 15. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
  • 16. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف
  • 17. ریشه‌یابی و لماتایز کردن کلمات
  • 18. شناسایی و استخراج کلمات کلیدی
  • 19. کار با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده Comprehend
  • 20. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
  • 21. توسعه مدل‌های سفارشی برای NER
  • 22. آموزش مدل‌های سفارشی برای دسته‌بندی
  • 23. ارزیابی عملکرد مدل‌های NLP
  • 24. معیارهای ارزیابی در NER
  • 25. معیارهای ارزیابی در دسته‌بندی متون
  • 26. معیارهای ارزیابی در تحلیل احساسات
  • 27. استفاده از Comprehend در برنامه‌های کاربردی
  • 28. یکپارچه‌سازی Comprehend با سرویس‌های AWS
  • 29. کار با AWS Lambda برای پردازش متن
  • 30. ساخت داشبوردهای تحلیلی با Comprehend
  • 31. تحلیل بازخورد مشتریان
  • 32. پردازش نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی
  • 33. استخراج اطلاعات از مقالات خبری
  • 34. تحلیل اسناد حقوقی
  • 35. پردازش مکاتبات اداری
  • 36. شناسایی روندها در داده‌های متنی
  • 37. پیش‌بینی رفتار کاربران بر اساس متن
  • 38. مدیریت دانش سازمانی
  • 39. طبقه‌بندی مستندات داخلی
  • 40. جستجوی معنایی در پایگاه‌های داده متنی
  • 41. خلاصه‌سازی خودکار متون طولانی
  • 42. تشخیص اسپم و محتوای نامناسب
  • 43. تحلیل محتوای وب‌سایت‌ها
  • 44. پردازش پیام‌های پشتیبانی مشتری
  • 45. شناسایی اطلاعات حساس در متن
  • 46. حفظ حریم خصوصی در تحلیل متن
  • 47. ملاحظات اخلاقی در NLP
  • 48. قوانین و مقررات پردازش داده در ایران
  • 49. استانداردهای حاکمیتی برای هوش مصنوعی
  • 50. امنیت داده‌ها در سرویس‌های ابری
  • 51. مدیریت هزینه‌ها در استفاده از Comprehend
  • 52. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
  • 53. مقایسه Comprehend با سایر ابزارهای NLP
  • 54. کاربردهای پیشرفته‌تر NLP
  • 55. پردازش زبان طبیعی در کسب‌وکارهای کوچک و متوسط
  • 56. تحلیل متن در بخش دولتی
  • 57. استفاده از NLP در آموزش و پرورش
  • 58. کاربرد NLP در پژوهش‌های علمی
  • 59. پردازش زبان فارسی در NLP
  • 60. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 61. منابع داده برای آموزش مدل‌های فارسی
  • 62. توسعه ابزارهای NLP بومی
  • 63. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
  • 64. آینده پردازش زبان طبیعی
  • 65. یادگیری عمیق در NLP
  • 66. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 67. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
  • 68. ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 69. مبانی مدل‌های زبانی ترنسفورمر
  • 70. کاربرد ترنسفورمرها در وظایف NLP
  • 71. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 72. تنظیم دقیق LLM برای وظایف خاص
  • 73. اصول مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
  • 74. کاربرد LLM در تولید متن
  • 75. LLM برای خلاصه‌سازی و ترجمه
  • 76. LLM در پاسخ به سوالات
  • 77. محدودیت‌ها و چالش‌های LLM
  • 78. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در LLM
  • 79. تفسیرپذیری مدل‌های NLP
  • 80. تبعیض در الگوریتم‌های NLP
  • 81. راهکارهای کاهش تبعیض در مدل‌ها
  • 82. حاکمیت داده و هوش مصنوعی
  • 83. مقررات مربوط به داده‌های شخصی
  • 84. پردازش زبان طبیعی در چارچوب قوانین ایران
  • 85. تحلیل محتوا با رویکرد بومی
  • 86. شناسایی مفاهیم فرهنگی در متن
  • 87. پردازش متون مذهبی با احتیاط
  • 88. تحلیل تاریخی متون
  • 89. مدیریت ریسک در پروژه‌های NLP
  • 90. برنامه‌ریزی و اجرای پروژه‌های NLP
  • 91. تیم‌سازی برای پروژه‌های NLP
  • 92. انتخاب ابزار و فناوری مناسب
  • 93. پایش و نگهداری سیستم‌های NLP
  • 94. درس‌های آموخته از پروژه‌های NLP
  • 95. فرهنگ‌سازی استفاده از هوش مصنوعی
  • 96. آموزش سواد هوش مصنوعی
  • 97. آینده شغلی در حوزه NLP
  • 98. نقش پردازش زبان طبیعی در اقتصاد دانش‌بنیان
  • 99. نوآوری در پردازش زبان طبیعی
  • 100. خاتمه: جمع‌بندی و نگاه به آینده

📚 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.