دوره هوش مصنوعی در تحلیل متن: درک عمیق احساسات با مدل‌های زبانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی در تحلیل متن: درک عمیق احساسات با مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش متن
• 3. مفاهیم اساسی مدل‌های زبانی
• 4. انواع مدل‌های زبانی (آماری، عصبی)
• 5. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 6. معماری‌های کلیدی مدل‌های زبانی (RNN, LSTM, GRU)
• 7. ترنسفورمرها و مکانیسم توجه (Attention)
• 8. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 9. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 10. اهمیت تحلیل احساسات در دنیای امروز
• 11. طبقه‌بندی احساسات: مفاهیم و رویکردها
• 12. شناخت احساسات در متن (Emotion Detection)
• 13. جنبه‌گرایی در تحلیل احساسات (Aspect-Based Sentiment Analysis)
• 14. چالش‌های تحلیل احساسات
• 15. داده‌ها و پیش‌پردازش متن برای تحلیل احساسات
• 16. توکن‌سازی (Tokenization) و نرمال‌سازی متن
• 17. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal) و ریشه‌یابی (Stemming/Lemmatization)
• 18. بردارسازی متن (Text Vectorization): Bag-of-Words
• 19. بردارسازی متن: TF-IDF
• 20. بردارسازی متن: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 21. آموزش مدل‌های زبانی برای تحلیل احساسات
• 22. مدل‌های سنتی تحلیل احساسات (Naive Bayes, SVM)
• 23. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
• 24. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل احساسات
• 25. استفاده از LSTM و GRU در تحلیل احساسات
• 26. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (BERT, GPT)
• 27. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 28. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات
• 29. معیارهای ارزیابی: دقت (Accuracy), صحت (Precision), بازیابی (Recall), F1-Score
• 30. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 31. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 32. کاربرد تحلیل احساسات در حوزه‌های مختلف
• 33. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 34. تحلیل احساسات در بازاریابی و برندینگ
• 35. تحلیل احساسات در خدمات مشتری
• 36. تحلیل احساسات در تحقیقات بازار
• 37. تحلیل احساسات در اخبار و رسانه‌ها
• 38. تحلیل احساسات در حوزه‌های فرهنگی و اجتماعی (با رعایت چارچوب)
• 39. تحلیل احساسات در حوزه‌های علمی و پژوهشی (با رعایت چارچوب)
• 40. ملاحظات اخلاقی در تحلیل احساسات
• 41. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 42. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی و تحلیل احساسات
• 43. مقابله با سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 44. استانداردهای اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
• 45. قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در حوزه هوش مصنوعی و داده‌ها
• 46. مبانی فقهی و حقوقی پردازش اطلاعات
• 47. چارچوب‌های شرعی در استفاده از داده‌ها
• 48. احکام فقهی مرتبط با حریم خصوصی
• 49. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
• 50. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با فناوری
• 51. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 52. مباحث پیشرفته در تحلیل احساسات
• 53. مدل‌سازی احساسات چندوجهی (Multimodal Sentiment Analysis)
• 54. تحلیل احساسات پویامحور (Dynamic Sentiment Analysis)
• 55. تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 56. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 57. منابع داده‌ای فارسی برای تحلیل احساسات
• 58. معماری‌های خاص برای زبان فارسی
• 59. ابزارها و کتابخانه‌های متن‌باز برای پردازش زبان فارسی
• 60. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) برای زبان فارسی
• 61. استفاده از مدل‌های چندزبانه (Multilingual Models)
• 62. کاربرد مدل‌های زبانی در درک مطلب
• 63. فهم معنایی متن (Semantic Understanding)
• 64. تشخیص رابطه بین موجودیت‌ها (Relation Extraction)
• 65. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 66. تولید متن (Text Generation)
• 67. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 68. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
• 69. چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی (با رویکرد سازگار)
• 70. مباحث مربوط به مدل‌های زبانی مولد (Generative LLMs)
• 71. مبانی معماری‌های مولد
• 72. کاربردهای مدل‌های مولد در تحلیل متن
• 73. ملاحظات پیاده‌سازی مدل‌های مولد
• 74. بهینه‌سازی و تنظیم مدل‌های زبانی
• 75. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 76. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 77. مدیریت مدل‌های زبانی در مقیاس بزرگ
• 78. چالش‌های استقرار و نگهداری مدل‌ها
• 79. نظارت و پایش عملکرد مدل‌ها
• 80. آینده پژوهش در حوزه مدل‌های زبانی و تحلیل احساسات
• 81. روندهای نوظهور در پردازش زبان طبیعی
• 82. مدل‌های زبانی تعاملی
• 83. هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر
• 84. طراحی سیستم‌های هوشمند با رویکرد ایرانی-اسلامی
• 85. آخرین دستاوردهای علمی در حوزه هوش مصنوعی (با رعایت چارچوب)
• 86. پروژه‌های عملی در تحلیل احساسات (با داده‌های مجاز)
• 87. تحلیل احساسات نظرات کاربران در یک پلتفرم آموزشی
• 88. تحلیل احساسات بازخوردهای یک محصول فرهنگی (با رعایت چارچوب)
• 89. بررسی روند احساسات در یک موضوع اجتماعی (با رعایت چارچوب)
• 90. آموزش مدل تحلیل احساسات از ابتدا (با داده‌های نمونه)
• 91. پیاده‌سازی سیستم پرسش و پاسخ ساده
• 92. ساخت یک مدل خلاصه‌سازی متن
• 93. کاربرد مدل‌های زبانی در ارزیابی متون آموزشی
• 94. تحلیل احساسات در متون دینی (با رویکرد علمی و فقهی)
• 95. کاربرد هوش مصنوعی در ارتقاء محتوای آموزشی
• 96. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی
• 97. امنیت و پایداری سیستم‌های هوش مصنوعی
• 98. آینده هوش مصنوعی در ایران
• 99. نقش هوش مصنوعی در پیشرفت علمی و فرهنگی کشور
• 100. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده