, ,

کتاب کاربرد مبانی NLP در تحلیل احساسات و تشخیص موضوع

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 کاربرد مبانی NLP در تحلیل احساسات و تشخیص موضوع

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مبانی پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP)

🎓 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. مبانی پردازش زبان طبیعی
  • 2. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات
  • 3. شناخت موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 4. تشخیص موضوع با استفاده از تکنیک‌های آماری
  • 5. یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
  • 6. مدل‌های زبانی آماری
  • 7. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 8. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 9. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 10. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 11. معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 12. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 13. مدل‌های ترنسفورمر پیش‌آموزش‌دیده (مانند BERT)
  • 14. تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر
  • 15. استخراج ویژگی از متن
  • 16. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings)
  • 17. Word2Vec و GloVe
  • 18. تعبیه‌های مبتنی بر ترنسفورمر
  • 19. پیش‌پردازش متن
  • 20. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 21. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
  • 22. ریشه‌یابی (Stemming) و بن‌واژه‌سازی (Lemmatization)
  • 23. پاکسازی متن
  • 24. کدگذاری متنی (Text Encoding)
  • 25. روش Bag-of-Words
  • 26. روش TF-IDF
  • 27. نمایش متنی با استفاده از ترنسفورمرها
  • 28. روش‌های ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات
  • 29. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall) و F1-Score
  • 30. مجموعه داده‌های تحلیل احساسات
  • 31. ساخت مجموعه داده‌های تحلیل احساسات
  • 32. برچسب‌گذاری دستی داده‌ها
  • 33. استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده از شبکه‌های اجتماعی
  • 34. تحلیل احساسات در زبان فارسی
  • 35. چالش‌های تحلیل احساسات در زبان فارسی
  • 36. منابع داده‌ای برای زبان فارسی
  • 37. ابزارهای پردازش زبان فارسی
  • 38. تحلیل احساسات در سطوح مختلف (جمله، سند، جنبه)
  • 39. مدل‌های تحلیل احساسات مبتنی بر قانون
  • 40. مدل‌های تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 41. مدل‌های تحلیل احساسات مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 42. تحلیل احساسات چندکلاسه
  • 43. تشخیص احساسات (عصبانیت، شادی، غم)
  • 44. تحلیل احساسات در نظرات کاربران
  • 45. تحلیل احساسات در اخبار
  • 46. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
  • 47. کاربردهای تحلیل احساسات در کسب‌وکار
  • 48. بازاریابی و تبلیغات مبتنی بر تحلیل احساسات
  • 49. خدمات مشتری و پشتیبانی
  • 50. تحلیل رقبا
  • 51. مدیریت شهرت برند
  • 52. تحلیل احساسات در حوزه سیاسی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 53. تحلیل احساسات در حوزه فرهنگی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 54. مقدمه‌ای بر تشخیص موضوع
  • 55. روش‌های سنتی تشخیص موضوع
  • 56. مدل موضوعی LDA (Latent Dirichlet Allocation)
  • 57. مدل موضوعی NMF (Non-negative Matrix Factorization)
  • 58. روش‌های تشخیص موضوع مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 59. تشخیص موضوع با استفاده از دسته‌بندی‌کننده‌ها
  • 60. تشخیص موضوع با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 61. تشخیص موضوع با استفاده از ترنسفورمرها
  • 62. استخراج کلمات کلیدی برای هر موضوع
  • 63. تفسیر موضوعات استخراج شده
  • 64. ارزیابی مدل‌های تشخیص موضوع
  • 65. شاخص‌های ارزیابی تشخیص موضوع
  • 66. مجموعه داده‌های تشخیص موضوع
  • 67. ساخت مجموعه داده‌های تشخیص موضوع
  • 68. کاربردهای تشخیص موضوع
  • 69. سازماندهی و بازیابی اطلاعات
  • 70. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 71. تحلیل روند موضوعات
  • 72. خلاصه‌سازی خودکار متن
  • 73. پیش‌پردازش متون برای تشخیص موضوع
  • 74. تمایز بین موضوع و کلمات کلیدی
  • 75. تشخیص موضوع در زبان فارسی
  • 76. چالش‌های تشخیص موضوع در زبان فارسی
  • 77. منابع داده‌ای برای تشخیص موضوع فارسی
  • 78. ابزارهای پردازش زبان فارسی برای تشخیص موضوع
  • 79. تشخیص موضوع در اسناد کوتاه
  • 80. تشخیص موضوع در اسناد بلند
  • 81. تشخیص موضوع در داده‌های استریمینگ
  • 82. تشخیص موضوع سلسله‌مراتبی
  • 83. مدل‌های یادگیری تقویتی برای تشخیص موضوع
  • 84. ترکیب تحلیل احساسات و تشخیص موضوع
  • 85. کاربردهای ترکیبی تحلیل احساسات و تشخیص موضوع
  • 86. سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 87. تحلیل بازخورد مشتریان
  • 88. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
  • 89. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
  • 90. یادگیری چند-وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 91. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 92. یادگیری خود-نظارتی (Self-supervised Learning)
  • 93. تولید متن (Text Generation)
  • 94. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
  • 95. کاربرد مبانی NLP در حوزه‌های مرتبط با فرهنگ و اجتماع (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 96. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
  • 97. حریم خصوصی در داده‌های متنی
  • 98. سوگیری در مدل‌های زبان طبیعی
  • 99. کاهش سوگیری در مدل‌های NLP
  • 100. آیندهٔ پردازش زبان طبیعی

📚 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 کاربرد مبانی NLP در تحلیل احساسات و تشخیص موضوع”

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

پیمایش به بالا