دوره تشخیص احساسات در تعامل انسان و کامپیوتر با هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص احساسات در تعامل انسان و کامپیوتر با هوش مصنوعی

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: AI in Human-Computer Interaction (HCI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر تشخیص احساسات
• 2. مبانی تعامل انسان و کامپیوتر
• 3. تاریخچه تشخیص احساسات
• 4. اهمیت تشخیص احساسات در HCI
• 5. انواع رویکردهای تشخیص احساسات
• 6. تشخیص احساسات مبتنی بر متن
• 7. تشخیص احساسات مبتنی بر گفتار
• 8. تشخیص احساسات مبتنی بر تصویر
• 9. تشخیص احساسات چندوجهی
• 10. مدل های زبانی در پردازش متن
• 11. تحلیل احساسات مبتنی بر واژگان
• 12. تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری ماشین
• 13. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 14. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 15. شبکه های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 16. ترانسفورمرها و مکانیزم توجه
• 17. پیش پردازش داده های متنی
• 18. توکن سازی و ریشه یابی
• 19. حذف کلمات توقف
• 20. بردار سازی متن (Word Embeddings)
• 21. Word2Vec و GloVe
• 22. BERT و مدل های زبانی پیشرفته
• 23. مجموعه داده های تشخیص احساسات متنی
• 24. وبلاگ ها و شبکه های اجتماعی
• 25. نظرات کاربران محصولات
• 26. اخبار و مقالات
• 27. داده های مکالمه ای
• 28. ارزیابی مدل های تشخیص احساسات متنی
• 29. معیارهای دقت، صحت و فراخوانی
• 30. امتیاز F1
• 31. ماتریس سردرگمی
• 32. کاربرد تشخیص احساسات متنی در HCI
• 33. تحلیل بازخورد کاربران
• 34. سیستم های توصیه گر شخصی سازی شده
• 35. چت بات های همدلانه
• 36. نظارت بر شبکه های اجتماعی
• 37. تشخیص احساسات در گفتار
• 38. ویژگی های صوتی گفتار
• 39. فرکانس پایه (Pitch)
• 40. انرژی (Energy)
• 41. نرخ گفتار (Speech Rate)
• 42. ویژگی های طیفی (Spectral Features)
• 43. MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients)
• 44. LPCC (Linear Predictive Cepstral Coefficients)
• 45. آموزش مدل های تشخیص احساسات گفتاری
• 46. مدل های مبتنی بر یادگیری ماشین کلاسیک
• 47. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 48. جنگل تصادفی (Random Forest)
• 49. یادگیری عمیق برای گفتار
• 50. CNN برای داده های صوتی
• 51. RNN و LSTM برای داده های زمانی گفتار
• 52. تشخیص احساسات مبتنی بر سیگنال های فیزیولوژیکی
• 53. نوار مغزی (EEG)
• 54. ضربان قلب (ECG)
• 55. پاسخ پوستی گالوانیکی (GSR)
• 56. حرکات چشم (Eye Tracking)
• 57. دوربین های مادون قرمز و حرارتی
• 58. تحلیل احساسات مبتنی بر چهره
• 59. حالات چهره و لبخند
• 60. تشخیص نقاط کلیدی صورت (Facial Landmarks)
• 61. مجموعه داده های تشخیص احساسات چهره
• 62. FER2013 و AffectNet
• 63. مدل های یادگیری عمیق برای چهره
• 64. CNN برای استخراج ویژگی چهره
• 65. تشخیص احساسات مبتنی بر بدن
• 66. ژست های بدن و حرکات
• 67. حالت بدن و اعتماد به نفس
• 68. تشخیص احساسات چندوجهی (Multimodal Emotion Recognition)
• 69. ترکیب اطلاعات از منابع مختلف
• 70. ادغام ویژگی ها (Feature Fusion)
• 71. ادغام مدل ها (Model Fusion)
• 72. مباحث پیشرفته در تشخیص احساسات
• 73. تشخیص احساسات ظریف (Subtle Emotion Detection)
• 74. تشخیص احساسات پویا (Dynamic Emotion Recognition)
• 75. تشخیص هیجان های ترکیبی (Compound Emotion Detection)
• 76. احساسات در زمینه های فرهنگی
• 77. چالش های تشخیص احساسات
• 78. تنوع زبانی و لهجه ها
• 79. سوگیری در داده ها و مدل ها
• 80. مسائل حریم خصوصی و اخلاقی
• 81. کاربردهای گسترده تشخیص احساسات در HCI
• 82. واقعیت مجازی و افزوده
• 83. بازی های ویدئویی
• 84. سیستم های آموزشی هوشمند
• 85. مراقبت های بهداشتی و روانشناسی
• 86. طراحی رابط کاربری انسان محور
• 87. آینده تشخیص احساسات در HCI
• 88. تکنولوژی های نوظهور
• 89. الگوریتم های پیشرفته تر
• 90. تشخیص احساسات در زمان واقعی (Real-time)
• 91. استانداردسازی و ارزیابی
• 92. مسائل قانونی و اجتماعی
• 93. نتیجه گیری در مورد اهمیت تشخیص احساسات