کتاب ساخت و ارزیابی مدل‌های تشخیص موجودیت سفارشی با استفاده از Amazon Comprehend
, ,

کتاب ساخت و ارزیابی مدل‌های تشخیص موجودیت سفارشی با استفاده از Amazon Comprehend

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000075102 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و ارزیابی مدل‌های تشخیص موجودیت سفارشی با استفاده از Amazon Comprehend

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدل‌سازی و توسعهٔ ابزارهای تحلیل متن

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی
  • 2. مبانی تحلیل متن و درک ماشین
  • 3. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی زبان
  • 4. انواع موجودیت‌ها در متن
  • 5. اهمیت تشخیص موجودیت سفارشی
  • 6. کاربردها و مزایای تشخیص موجودیت
  • 7. معماری مدل‌های تشخیص موجودیت
  • 8. مراحل ساخت یک مدل تشخیص موجودیت
  • 9. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های آموزشی
  • 10. برچسب‌گذاری داده‌ها: اصول و روش‌ها
  • 11. ابزارهای برچسب‌گذاری داده‌های متنی
  • 12. استانداردهای برچسب‌گذاری برای مدل‌های سفارشی
  • 13. تعریف دقیق انواع موجودیت‌های مورد نیاز
  • 14. نمونه‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
  • 15. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 16. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای تشخیص موجودیت
  • 17. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای پردازش متن
  • 18. مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای تشخیص موجودیت
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها
  • 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در تحلیل متن
  • 21. مدل‌های ترنسفورمر و مزایای آن‌ها
  • 22. معرفی Amazon Comprehend
  • 23. قابلیت‌های Amazon Comprehend برای تشخیص موجودیت سفارشی
  • 24. مراحل ایجاد یک مجموعه داده سفارشی در Comprehend
  • 25. بارگذاری داده‌های برچسب‌گذاری شده به Comprehend
  • 26. پیکربندی پارامترهای آموزش مدل
  • 27. شروع فرآیند آموزش مدل تشخیص موجودیت
  • 28. نظارت بر فرآیند آموزش مدل
  • 29. ارزیابی عملکرد مدل آموزش دیده
  • 30. معیارهای ارزیابی مدل: دقت، بازیابی و F1-Score
  • 31. تحلیل نتایج ارزیابی
  • 32. شناسایی نقاط قوت و ضعف مدل
  • 33. بهبود مدل با استفاده از داده‌های بیشتر
  • 34. تکرار فرآیند آموزش و ارزیابی
  • 35. مدیریت مجموعه‌های داده و مدل‌ها در Comprehend
  • 36. نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 37. استقرار مدل آموزش دیده برای استفاده
  • 38. استفاده از مدل تشخیص موجودیت سفارشی در برنامه‌ها
  • 39. ادغام با سایر سرویس‌های AWS
  • 40. مثال‌های عملی از کاربرد تشخیص موجودیت سفارشی
  • 41. تحلیل اسناد حقوقی و استخراج اطلاعات کلیدی
  • 42. پردازش اخبار و شناسایی افراد، سازمان‌ها و مکان‌ها
  • 43. تحلیل بازخوردهای مشتریان و دسته‌بندی موضوعات
  • 44. استخراج اطلاعات از رزومه‌ها و سوابق شغلی
  • 45. کاربرد در حوزه سلامت و استخراج اطلاعات پزشکی
  • 46. کاربرد در حوزه مالی و تحلیل گزارش‌ها
  • 47. مدل‌سازی موجودیت‌های خاص دامنه
  • 48. چالش‌های رایج در ساخت مدل‌های تشخیص موجودیت
  • 49. مدیریت ابهام و همپوشانی موجودیت‌ها
  • 50. روش‌های مقابله با داده‌های کم‌منبع
  • 51. جنبه‌های امنیتی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌های متنی
  • 52. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و تحلیل متن
  • 53. استانداردهای حاکمیتی در پردازش زبان طبیعی
  • 54. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 55. چارچوب‌های قانونی برای استفاده از هوش مصنوعی
  • 56. اصول بومی‌سازی و انطباق با فرهنگ ایرانی
  • 57. ملاحظات فقهی در پردازش زبان طبیعی
  • 58. کاربرد هوش مصنوعی در نظام بانکی بدون ربا
  • 59. تحلیل متون فقهی با هوش مصنوعی
  • 60. پردازش زبان طبیعی در حوزه علوم انسانی اسلامی
  • 61. مدل‌سازی مفاهیم دینی و تاریخی
  • 62. استخراج اطلاعات از متون عرفانی و اخلاقی
  • 63. کاربرد در آموزش و تولید محتوای آموزشی سازگار
  • 64. ساخت ابزارهای کمک آموزشی هوشمند
  • 65. ارزیابی محتوای آموزشی از منظر انطباق با قوانین
  • 66. فناوری‌های نوین در تشخیص موجودیت
  • 67. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پردازش زبان طبیعی
  • 68. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و قابلیت‌های آن‌ها
  • 69. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 70. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 71. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
  • 72. ترجمه ماشینی و چالش‌های آن
  • 73. تشخیص احساسات و تحلیل نظرات کاربران
  • 74. دسته‌بندی متن و موضوع‌بندی اسناد
  • 75. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
  • 76. گراف‌های دانش و کاربرد آن‌ها
  • 77. ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
  • 78. توسعه ابزارهای جستجوی معنایی
  • 79. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار با هوش مصنوعی
  • 80. افزایش بهره‌وری در سازمان‌ها
  • 81. مدیریت دانش سازمانی با استفاده از تحلیل متن
  • 82. نوآوری و توسعه محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 83. آینده پردازش زبان طبیعی و تشخیص موجودیت
  • 84. روندهای تحقیقاتی در حوزه هوش مصنوعی زبانی
  • 85. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
  • 86. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
  • 87. آموزش و توانمندسازی نیروی متخصص
  • 88. مسیریابی شغلی در حوزه هوش مصنوعی و تحلیل داده
  • 89. کارآفرینی در صنعت هوش مصنوعی
  • 90. چشم‌انداز توسعه ابزارهای تحلیل متن در ایران
  • 91. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه هوش مصنوعی (با رعایت قوانین)
  • 92. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی

📚 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 ساخت و ارزیابی مدل‌های تشخیص موجودیت سفارشی با استفاده از Amazon Comprehend”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا