اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل احساسات توییت‌ها با استفاده از یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل احساسات توییت‌ها با استفاده از یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: تحلیل احساسات و نظرات در متون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی زبان‌شناسی محاسباتی
• 3. مفاهیم اساسی پردازش زبان طبیعی
• 4. مروری بر معماری‌های یادگیری ماشین در NLP
• 5. کاربردها و چالش‌های تحلیل احساسات
• 6. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 7. شناخت الگوهای زبانی در توییتر
• 8. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 9. توکن‌سازی و حذف کلمات پرتکرار
• 10. ریشه‌یابی کلمات (Stemming and Lemmatization)
• 11. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 12. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 13. روش‌های استخراج ویژگی از متن
• 14. مدل‌سازی فضای برداری کلمات (Word Embeddings)
• 15. Word2Vec و GloVe
• 16. تفسیر و کاربرد Word Embeddings
• 17. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای NLP
• 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 19. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 20. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (GRU)
• 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در NLP
• 22. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 23. توجه (Attention Mechanism)
• 24. ترنسفورمرهای پیشرفته: BERT
• 25. کاربرد BERT در تحلیل احساسات
• 26. آموزش مدل‌های تحلیل احساسات
• 27. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 28. روش‌های سنتی طبقه‌بندی متن
• 29. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 30. طبقه‌بندی‌کننده‌های بیز ساده (Naive Bayes)
• 31. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
• 32. طبقه‌بندی‌کننده‌های درخت تصمیم (Decision Trees)
• 33. طبقه‌بندی‌کننده‌های جنگل تصادفی (Random Forests)
• 34. شبکه‌های عصبی عمیق برای طبقه‌بندی
• 35. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 36. دقت، بازیابی و امتیاز F1
• 37. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 38. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 39. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 40. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 41. روش‌های نمونه‌برداری (Oversampling/Undersampling)
• 42. تکنیک‌های تولید داده مصنوعی (SMOTE)
• 43. تحلیل احساسات مبتنی بر واژگان (Lexicon-based)
• 44. استفاده از فرهنگ‌های لغت احساسات
• 45. امتیازدهی احساسات کلمات
• 46. ترکیب امتیازات کلمات در جملات
• 47. مقایسه روش‌های واژگان‌محور و یادگیری ماشین
• 48. تحلیل احساسات در مقیاس چندکلاسه
• 49. شناسایی جنبه‌های احساسات (Aspect-based Sentiment Analysis)
• 50. استخراج جنبه‌ها و نظرات مرتبط
• 51. مدل‌سازی جنبه‌های پنهان
• 52. کاربرد تحلیل احساسات در حوزه‌های مختلف
• 53. تحلیل نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 54. تحلیل احساسات در اخبار و مقالات
• 55. کاربرد در بازاریابی و برندینگ
• 56. کاربرد در تحقیقات علوم اجتماعی
• 57. پردازش زبان طبیعی در فارسی
• 58. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 59. ابزارها و کتابخانه‌های پردازش زبان فارسی
• 60. تحلیل احساسات در متون فارسی
• 61. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 62. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 63. سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
• 64. تفسیرپذیری مدل‌های NLP
• 65. آیندهٔ تحلیل احساسات و پردازش زبان طبیعی
• 66. یادگیری تقویتی در NLP
• 67. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 68. تولید متن خلاقانه و کاربردی
• 69. کاربرد LLMs در تحلیل احساسات
• 70. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 71. ملاحظات فرهنگی در تحلیل احساسات
• 72. سازگاری مدل‌ها با گویش‌های مختلف
• 73. تکنیک‌های پیشرفته در پیش‌پردازش
• 74. استفاده از مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 75. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 76. Fine-tuning مدل‌های BERT برای تحلیل احساسات
• 77. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 78. روش‌های LDA و NMF
• 79. کاربرد مدل‌سازی موضوعی در تحلیل احساسات
• 80. شناسایی کنایه و طنز در متن
• 81. پردازش زبان طبیعی برای افراد کم‌توان
• 82. دسترسی‌پذیری محتوا
• 83. مفاهیم پیشرفته در شبکه‌های عصبی
• 84. شبکه‌های کانولوشنال گراف (GCNs) در NLP
• 85. شبکه‌های ترنسفورمر پیشرفته
• 86. مدل‌های مولد (Generative Models)
• 87. GANs برای تولید متن
• 88. کاربرد در خلاصه‌سازی متن
• 89. پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت
• 90. تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 91. کاربرد در حوزه حقوقی
• 92. تحلیل قراردادها و اسناد قانونی
• 93. پردازش زبان طبیعی در حوزه آموزش
• 94. ارزیابی خودکار تکالیف
• 95. کاربرد در تشخیص تقلب
• 96. پردازش زبان طبیعی در حوزه مالی
• 97. تحلیل گزارش‌های مالی
• 98. پیش‌بینی روند بازار
• 99. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی NLP
• 100. حفاظت از داده‌های حساس