فلش‌کارت‌های آموزشی هوش مصنوعی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی: رویکردها و کاربردها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی: رویکردها و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: تحلیل داده در شبکه‌های اجتماعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های اجتماعی و داده‌های آن‌ها
• 3. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 4. انواع داده‌ها در شبکه‌های اجتماعی: متنی، تصویری، گراف
• 5. مفاهیم کلیدی تحلیل داده در شبکه‌های اجتماعی
• 6. اصول یادگیری ماشین برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 7. یادگیری نظارت شده در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 8. طبقه‌بندی متون شبکه‌های اجتماعی
• 9. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 10. تشخیص موضوعات در شبکه‌های اجتماعی
• 11. یادگیری نظارت نشده در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 12. خوشه‌بندی کاربران شبکه‌های اجتماعی
• 13. کشف انجمن‌ها در شبکه‌های اجتماعی
• 14. روش‌های کاهش ابعاد در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 15. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
• 16. مدل‌سازی گراف در شبکه‌های اجتماعی
• 17. نمایش گراف شبکه‌های اجتماعی
• 18. کشف اطلاعات در گراف شبکه‌های اجتماعی
• 19. تحلیل رفتار کاربران بر مبنای گراف
• 20. پیش‌بینی اتصالات در شبکه‌های اجتماعی
• 21. معرفی مدل‌های زبانی برای تحلیل متون
• 22. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش کلمات
• 23. مدل‌های زبانی مبتنی بر جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 24. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل متون
• 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل متون
• 26. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 27. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات
• 28. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متون
• 29. کاربرد مدل‌های زبانی در پاسخ به سوالات
• 30. تحلیل محتوای تصویری در شبکه‌های اجتماعی
• 31. تشخیص اشیاء در تصاویر شبکه‌های اجتماعی
• 32. طبقه‌بندی تصاویر شبکه‌های اجتماعی
• 33. تولید متن از تصاویر (Image Captioning)
• 34. تحلیل ویدئو در شبکه‌های اجتماعی
• 35. تشخیص فعالیت در ویدئوها
• 36. تحلیل احساسات از روی تصاویر و ویدئوها
• 37. امنیت و حریم خصوصی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 38. شناسایی اخبار جعلی (Fake News Detection)
• 39. پیشگیری از انتشار اطلاعات نادرست
• 40. حفاظت از داده‌های کاربران
• 41. اخلاق در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 42. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 43. شفافیت در الگوریتم‌های تحلیل
• 44. کاربردهای تجاری هوش مصنوعی در شبکه‌های اجتماعی
• 45. بازاریابی محتوا و تحلیل مشتریان
• 46. شخصی‌سازی تبلیغات
• 47. تحلیل روندها و پیش‌بینی بازار
• 48. کاربردهای اجتماعی هوش مصنوعی در شبکه‌های اجتماعی
• 49. تحلیل پوشش رسانه‌ای رویدادها
• 50. شناسایی و مقابله با نفرت‌پراکنی
• 51. تحلیل سلامت روان کاربران
• 52. کاربردهای دولتی و عمومی هوش مصنوعی در شبکه‌های اجتماعی
• 53. پایش افکار عمومی
• 54. مدیریت بحران و اطلاع‌رسانی
• 55. تحلیل داده‌های دولتی و خدمات عمومی
• 56. ابزارها و پلتفرم‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 57. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده
• 58. چارچوب‌های متن‌کاوی
• 59. ابزارهای مصورسازی داده
• 60. پلتفرم‌های تحلیل ابری
• 61. تکنیک‌های پیشرفته تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 62. یادگیری عمیق برای تحلیل گراف
• 63. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در تحلیل داده
• 64. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی
• 65. تحلیل سری‌های زمانی در شبکه‌های اجتماعی
• 66. پیش‌بینی روندها و الگوها
• 67. شناسایی ناهنجاری‌ها در داده‌های سری زمانی
• 68. مدل‌سازی پویایی شبکه‌های اجتماعی
• 69. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص و مقابله با جرائم سایبری
• 70. شناسایی حساب‌های جعلی و ربات‌ها
• 71. تحلیل الگوهای رفتاری مشکوک
• 72. پیش‌بینی حملات سایبری
• 73. اصول طراحی سیستم‌های توصیه‌گر در شبکه‌های اجتماعی
• 74. فیلترینگ مشارکتی
• 75. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 76. رویکردهای ترکیبی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 77. تحلیل داده‌های مکانی در شبکه‌های اجتماعی
• 78. استفاده از داده‌های موقعیت مکانی
• 79. تحلیل الگوهای جغرافیایی
• 80. کاربرد در برنامه‌ریزی شهری و مدیریت ترافیک
• 81. مباحث پیشرفته در تحلیل احساسات
• 82. تحلیل احساسات چندوجهی
• 83. تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 84. تحلیل احساسات با استفاده از مدل‌های ترنسفورمر
• 85. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل اخبار و رسانه‌ها
• 86. شناسایی منابع خبری معتبر
• 87. تحلیل سوگیری رسانه‌ای
• 88. پیش‌بینی پوشش رسانه‌ای رویدادهای آینده
• 89. مطالعه موردی: تحلیل شبکه‌های اجتماعی در انتخابات
• 90. تحلیل رفتار رأی‌دهندگان
• 91. شناسایی کمپین‌های انتخاباتی
• 92. مقابله با اخبار جعلی در دوران انتخابات
• 93. مطالعه موردی: تحلیل شبکه‌های اجتماعی در حوزه سلامت
• 94. پایش سلامت عمومی
• 95. شناسایی ترندهای سلامت
• 96. ارائه توصیه‌های بهداشتی
• 97. مطالعه موردی: تحلیل شبکه‌های اجتماعی در حوزه آموزش
• 98. ارزیابی اثربخشی دوره‌های آموزشی
• 99. شناسایی نیازهای آموزشی دانشجویان
• 100. بهبود فرآیندهای یادگیری