اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربرد LLMs در تحلیل شبکه‌های اجتماعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد LLMs در تحلیل شبکه‌های اجتماعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی شبکه‌های اجتماعی و مفاهیم پایه
• 2. انواع شبکه‌های اجتماعی و معماری آن‌ها
• 3. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. معماری ترنسفورمر در LLMs
• 5. آموزش و پیش‌پردازش داده در LLMs
• 6. مفاهیم کلیدی در تحلیل متن
• 7. پیش‌بینی کلمه و مدل‌سازی زبان
• 8. تکنیک‌های جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 9. Word2Vec و GloVe
• 10. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 11. BERT و مفاهیم آن
• 12. آموزش مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 13. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLM
• 14. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 15. شناسایی موضوعات (Topic Modeling)
• 16. مدل‌سازی موضوعات با LDA
• 17. مدل‌سازی موضوعات با LLMs
• 18. تحلیل روابط در شبکه‌های اجتماعی
• 19. شناسایی بازیگران کلیدی (Key Actors)
• 20. شاخص‌های مرکزیت در شبکه‌ها
• 21. شاخص‌های مرکزیت بینابینی (Betweenness Centrality)
• 22. شاخص‌های مرکزیت نزدیکی (Closeness Centrality)
• 23. شاخص‌های مرکزیت درجه (Degree Centrality)
• 24. شناسایی جامعه (Community Detection)
• 25. الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای جوامع
• 26. شناسایی گروه‌های همگن در شبکه‌های اجتماعی
• 27. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 28. استخراج اطلاعات از متن
• 29. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 30. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 31. تحلیل شبکه‌های معنایی
• 32. کاربرد LLMs در تحلیل احساسات پیشرفته
• 33. شناسایی طعنه و کنایه در متن
• 34. تحلیل احساسات چندبعدی
• 35. کاربرد LLMs در شناسایی موضوعات پویا
• 36. ردیابی تغییرات موضوعی در طول زمان
• 37. تحلیل روندها و الگوهای محتوایی
• 38. شناسایی اخبار جعلی و اطلاعات نادرست
• 39. روش‌های تشخیص اخبار جعلی با LLMs
• 40. تحلیل انتشار اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی
• 41. مدل‌سازی انتشار اطلاعات
• 42. تحلیل رفتار کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 43. پیش‌بینی رفتار کاربران
• 44. شناسایی الگوهای تعامل کاربران
• 45. تحلیل شبکه‌های ارجاع (Referral Networks)
• 46. تحلیل شبکه‌های همکاری (Collaboration Networks)
• 47. کاربرد LLMs در تحلیل شبکه‌های ارجاع
• 48. کاربرد LLMs در تحلیل شبکه‌های همکاری
• 49. تحلیل شبکه‌های ارتباطی
• 50. شناسایی نفوذگران و افراد تأثیرگذار
• 51. روش‌های شناسایی افراد تأثیرگذار با LLMs
• 52. تحلیل شبکه‌های سیاسی و اجتماعی
• 53. کاربرد LLMs در تحلیل شبکه‌های سیاسی
• 54. کاربرد LLMs در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 55. تحلیل شبکه‌های اقتصادی
• 56. کاربرد LLMs در تحلیل شبکه‌های اقتصادی
• 57. تحلیل پویایی شبکه‌های اجتماعی
• 58. مدل‌سازی تغییرات ساختاری در شبکه‌ها
• 59. تحلیل شبکه‌های پیچیده
• 60. مقدمه‌ای بر نظریه شبکه‌های پیچیده
• 61. کاربرد LLMs در تحلیل شبکه‌های پیچیده
• 62. تحلیل شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 63. کاربرد LLMs در تحلیل شبکه‌های عصبی
• 64. استفاده از LLMs برای تولید محتوا
• 65. تولید متن خلاقانه با LLMs
• 66. تولید خلاصه‌های خودکار
• 67. کاربرد LLMs در پاسخ به پرسش
• 68. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر LLMs
• 69. تولید پاسخ‌های متناسب با زمینه
• 70. ارزیابی عملکرد LLMs در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 71. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 72. ارزیابی مدل‌ها برای وظایف خاص
• 73. اخلاق در استفاده از LLMs و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 74. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها
• 75. سوگیری در مدل‌های زبانی و شبکه‌ها
• 76. روش‌های کاهش سوگیری در LLMs
• 77. پیامدهای اجتماعی استفاده از LLMs
• 78. امنیت داده‌ها در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 79. مقررات مربوط به داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 80. کاربرد LLMs در شناسایی الگوهای رفتاری
• 81. تحلیل شبکه‌های ارتباطی پنهان
• 82. کاربرد LLMs در درک زبان طبیعی
• 83. تفسیر معنایی متن
• 84. تحلیل مکالمات در شبکه‌های اجتماعی
• 85. کاربرد LLMs در تحلیل نظرات کاربران
• 86. شناسایی نیازها و خواسته‌های کاربران
• 87. کاربرد LLMs در پیش‌بینی روندها
• 88. پیش‌بینی محبوبیت موضوعات
• 89. تحلیل شبکه‌های تأثیرگذاری
• 90. شناسایی کانال‌های اصلی تأثیرگذاری
• 91. کاربرد LLMs در تحلیل تأثیرگذاری
• 92. تحلیل شبکه‌های اطلاعاتی
• 93. مدل‌سازی جریان اطلاعات
• 94. کاربرد LLMs در تحلیل جریان اطلاعات
• 95. تحلیل شبکه‌های اعتماد
• 96. مدل‌سازی اعتماد بین کاربران
• 97. کاربرد LLMs در تحلیل اعتماد
• 98. تحلیل شبکه‌های حمایتی
• 99. شناسایی ساختارهای حمایتی در شبکه‌ها
• 100. کاربرد LLMs در تحلیل شبکه‌های حمایتی