کتاب آموزش کاربردی طبقه‌بندی هوشمند متون با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (Amazon Comprehend) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی طبقه‌بندی هوشمند متون با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (Amazon Comprehend)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های متنی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن
• 2. معرفی سرویس‌های ابری آمازون و جایگاه Amazon Comprehend
• 3. بررسی معماری و قابلیت‌های کلیدی سرویس Amazon Comprehend
• 4. آماده‌سازی محیط کاربری و تنظیمات اولیه در کنسول AWS
• 5. ساختار داده‌های متنی و اهمیت پیش‌پردازش در یادگیری ماشین
• 6. روش‌های جمع‌آوری و آماده‌سازی مجموعه داده برای آموزش مدل
• 7. قواعد استانداردسازی و پاک‌سازی متون برای تحلیل هوشمند
• 8. آشنایی با فرمت‌های ورودی داده و محدودیت‌های سرویس
• 9. مفهوم طبقه‌بندی متون و کاربردهای آن در تحلیل داده‌ها
• 10. تفاوت طبقه‌بندی سفارشی و مدل‌های پیش‌فرض در Amazon Comprehend
• 11. ایجاد و مدیریت دسته‌های طبقه‌بندی در کنسول AWS
• 12. برچسب‌گذاری داده‌ها و آماده‌سازی فایل‌های آموزشی
• 13. آپلود و ذخیره‌سازی داده‌های متنی در سرویس S3
• 14. ایجاد نقش‌های دسترسی و تنظیمات امنیتی IAM برای پردازش داده‌ها
• 15. فرآیند آموزش مدل طبقه‌بندی سفارشی در محیط ابری
• 16. تحلیل معیارهای ارزیابی مدل شامل دقت و فراخوانی
• 17. روش‌های بهینه‌سازی مدل برای افزایش کارایی در طبقه‌بندی
• 18. تجزیه و تحلیل نتایج خروجی و تفسیر گزارش‌های ارزیابی
• 19. اجرای عملیات طبقه‌بندی بر روی متون جدید
• 20. استفاده از ابزارهای خط فرمان AWS برای مدیریت پردازش متون
• 21. آشنایی با APIهای سرویس Amazon Comprehend برای توسعه‌دهندگان
• 22. فراخوانی مدل‌های آموزش‌دیده در برنامه‌های کاربردی
• 23. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف سرویس در پروژه‌های ابری
• 24. بررسی موارد استفاده از تحلیل متن در کسب‌وکارهای ایرانی
• 25. راهکارهای یکپارچه‌سازی مدل‌های ابری با پایگاه‌های داده داخلی
• 26. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های متنی در فضای ابری
• 27. مستندسازی و گزارش‌دهی از عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی
• 28. پروژه عملی: طراحی یک سیستم تحلیل خودکار نظرات کاربران
• 29. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در فرآیند آموزش مدل
• 30. آینده‌نگری در حوزه هوش مصنوعی و پردازش زبان‌های طبیعی