اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی با هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی با هوش مصنوعی

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: AI in Social Sciences

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر تحلیل داده های شبکه های اجتماعی
• 2. مفاهیم بنیادی شبکه های اجتماعی
• 3. معماری شبکه های اجتماعی
• 4. نظریه گراف در تحلیل شبکه های اجتماعی
• 5. انواع داده ها در شبکه های اجتماعی
• 6. پیش پردازش داده ها در شبکه های اجتماعی
• 7. پاکسازی و نرمال سازی داده ها
• 8. مدیریت داده های حجیم
• 9. کاربران و موجودیت ها در شبکه های اجتماعی
• 10. ارتباطات و پیوندها
• 11. شبکه های همبستگی
• 12. پروفایل های کاربران
• 13. شناخت الگوها در شبکه های اجتماعی
• 14. خوشه بندی کاربران
• 15. شناسایی جوامع
• 16. کشف رویدادها
• 17. تحلیل احساسات در شبکه های اجتماعی
• 18. مدل های زبان طبیعی
• 19. پردازش زبان طبیعی برای تحلیل متن
• 20. شناسایی موجودیت نامدار
• 21. استخراج روابط
• 22. تحلیل احساسات بر اساس کلمات کلیدی
• 23. تحلیل احساسات مبتنی بر مدل های یادگیری عمیق
• 24. تجسم داده های شبکه های اجتماعی
• 25. ابزارهای تجسم
• 26. نمایش گراف ها
• 27. نمایش دینامیک شبکه ها
• 28. نقشه های حرارتی
• 29. تکنیک های یادگیری ماشین
• 30. یادگیری نظارت شده
• 31. یادگیری بدون نظارت
• 32. یادگیری تقویتی
• 33. شبکه های عصبی
• 34. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 35. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 36. شبکه های عصبی ترنسفورمر
• 37. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 38. مدل های زبانی پیش آموزش دیده
• 39. BERT
• 40. Word Embeddings
• 41. Word2Vec
• 42. GloVe
• 43. FastText
• 44. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص اسپم
• 45. کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی اخبار جعلی
• 46. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص ربات ها
• 47. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل رفتار کاربران
• 48. کاربرد هوش مصنوعی در توصیه گرها
• 49. سیستم های توصیه گر مبتنی بر محتوا
• 50. سیستم های توصیه گر مبتنی بر همکاری
• 51. سیستم های توصیه گر ترکیبی
• 52. کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی روندها
• 53. تحلیل سری های زمانی
• 54. مدل های پیش بینی
• 55. تشخیص ناهنجاری در شبکه های اجتماعی
• 56. امنیت و حریم خصوصی در شبکه های اجتماعی
• 57. اخلاق در تحلیل داده های شبکه های اجتماعی
• 58. مسئولیت پذیری در هوش مصنوعی
• 59. سوگیری در داده ها و الگوریتم ها
• 60. حفاظت از داده ها
• 61. قوانین و مقررات
• 62. مطالعات موردی در تحلیل شبکه های اجتماعی
• 63. تجارت الکترونیک
• 64. بازاریابی و تبلیغات
• 65. سیاست و افکار عمومی
• 66. سلامت عمومی
• 67. تحلیل تاثیرگذاری (Influence Analysis)
• 68. مرکزیت در شبکه ها
• 69. مرکزیت درجه
• 70. مرکزیت بینابینی
• 71. مرکزیت نزدیکی
• 72. مرکزیت ویژه
• 73. کشف نفوذگران
• 74. پیش بینی انتشار اطلاعات
• 75. تحلیل پویایی شبکه ها
• 76. مدل های انتشار ویروس (SIR, SIS)
• 77. مدل های انتشار اطلاعات
• 78. مدل های انتشار عقیده
• 79. استخراج موضوعات (Topic Modeling)
• 80. Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• 81. Non-negative Matrix Factorization (NMF)
• 82. مدل های مبتنی بر Embedding
• 83. تحلیل متن پیشرفته
• 84. پردازش معنایی
• 85. استخراج دانش
• 86. شبکه های دانش
• 87. همبستگی بین شبکه های مختلف
• 88. شبکه های معنایی
• 89. کاربرد Chatbots در شبکه های اجتماعی
• 90. پردازش مکالمات
• 91. پاسخگویی خودکار
• 92. تحلیل داده های ویدئویی در شبکه های اجتماعی
• 93. تشخیص اشیاء
• 94. تشخیص چهره
• 95. تحلیل حرکات
• 96. فناوری بلاکچین و شبکه های اجتماعی
• 97. تمرکززدایی
• 98. امنیت تراکنش ها
• 99. آینده تحلیل داده های شبکه های اجتماعی
• 100. چالش های آینده