اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل احساسات متون با مدل‌های پیشرفته زبان (BERT)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل احساسات متون با مدل‌های پیشرفته زبان (BERT)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 3. مروری بر یادگیری عمیق
• 4. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در پردازش زبان طبیعی
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 6. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
• 7. معماری ترنسفورمر
• 8. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 9. مقدمه‌ای بر مدل BERT
• 10. آموزش پیش‌نیاز مدل BERT
• 11. لایه انکودر BERT
• 12. لایه دیکودر BERT (در صورت استفاده)
• 13. تفاوت BERT با مدل‌های قبلی
• 14. کاربردهای BERT
• 15. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT
• 16. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
• 17. داده‌های متنی و پیش‌پردازش آن‌ها
• 18. پاکسازی متن
• 19. توکن‌سازی (Tokenization)
• 20. کدگذاری متن (Text Encoding)
• 21. بردارسازی متن (Text Vectorization)
• 22. مقدمه‌ای بر مجموعه داده‌های تحلیل احساسات
• 23. مجموعه داده‌های عمومی تحلیل احساسات
• 24. برچسب‌گذاری داده‌ها برای تحلیل احساسات
• 25. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 26. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات
• 27. معیارهای ارزیابی دقت، صحت و بازیابی
• 28. امتیاز F1
• 29. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 30. پیاده‌سازی مدل‌های تحلیل احساسات با PyTorch
• 31. پیاده‌سازی مدل‌های تحلیل احساسات با TensorFlow
• 32. استفاده از کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی
• 33. کتابخانه NLTK
• 34. کتابخانه spaCy
• 35. کتابخانه Hugging Face Transformers
• 36. بارگذاری مدل BERT از Hugging Face
• 37. استفاده از توکنایزر BERT
• 38. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل BERT
• 39. تنظیم دقیق مدل BERT برای تحلیل احساسات
• 40. آموزش مدل BERT
• 41. اعتبارسنجی مدل BERT
• 42. تست مدل BERT
• 43. تحلیل نتایج آموزش
• 44. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 45. تنظیم نرخ یادگیری
• 46. اندازه دسته (Batch Size)
• 47. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)
• 48. استفاده از تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
• 49. کاهش احتمال بیش‌برازش (Overfitting)
• 50. استفاده از Dropout
• 51. استفاده از Weight Decay
• 52. بررسی انواع مدل‌های BERT
• 53. BERT Base
• 54. BERT Large
• 55. RoBERTa
• 56. DistilBERT
• 57. ALBERTa
• 58. تفاوت مدل‌های مختلف BERT
• 59. انتخاب مدل مناسب برای تحلیل احساسات
• 60. تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 61. چالش‌های تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 62. مجموعه داده‌های تحلیل احساسات فارسی
• 63. پیش‌پردازش متون فارسی
• 64. توکن‌سازی متون فارسی
• 65. تنظیم دقیق مدل‌های BERT برای زبان فارسی
• 66. استفاده از مدل‌های BERT از پیش آموزش‌دیده بر روی زبان فارسی
• 67. مدل‌های ParsBERT
• 68. مدل‌های Persian-BERT
• 69. کاربرد تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 70. تحلیل احساسات نظرات کاربران
• 71. تحلیل احساسات توییت‌ها
• 72. تحلیل احساسات نقد فیلم و محصولات
• 73. تحلیل احساسات اخبار
• 74. تحلیل احساسات در حوزه سلامت
• 75. کاربرد تحلیل احساسات در بازاریابی
• 76. شناخت مشتریان
• 77. مدیریت برند
• 78. نظارت بر رقبا
• 79. تحلیل احساسات در حوزه سیاسی
• 80. بررسی افکار عمومی
• 81. تحلیل روندها
• 82. پیش‌بینی نتایج
• 83. ملاحظات اخلاقی در تحلیل احساسات
• 84. حریم خصوصی داده‌ها
• 85. سوگیری در مدل‌ها
• 86. شفافیت مدل‌ها
• 87. پیاده‌سازی عملی تحلیل احساسات
• 88. ساخت یک خط لوله (Pipeline) برای تحلیل احساسات
• 89. ذخیره مدل آموزش‌دیده
• 90. استقرار مدل برای پیش‌بینی
• 91. ارائه نتایج تحلیل احساسات
• 92. داشبوردهای تحلیل احساسات
• 93. تجسم نتایج تحلیل احساسات
• 94. تحلیل احساسات چندزبانه
• 95. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در تحلیل احساسات
• 96. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 97. رویکردهای پیشرفته در تحلیل احساسات
• 98. مدل‌های مبتنی بر گراف
• 99. شبکه‌های عصبی گرافی (GNN)
• 100. مدل‌های مبتنی بر توجه سلسله‌مراتبی