کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل احساسات
, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل احساسات

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000475 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل احساسات

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات
  • 2. مبانی زبان‌شناسی در تحلیل احساسات
  • 3. انواع تحلیل احساسات (مبتنی بر واژگان، یادگیری ماشین، ترکیبی)
  • 4. معماری سیستم‌های تحلیل احساسات
  • 5. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 6. مقدمه‌ای بر توکن‌سازی (Tokenization)
  • 7. مبانی نرمال‌سازی متن
  • 8. حذف کلمات پرت (Stop Words Removal)
  • 9. ریشه‌یابی (Stemming)
  • 10. لماتی‌زاسیون (Lemmatization)
  • 11. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
  • 12. تشخیص اسم‌های خاص (Named Entity Recognition – NER)
  • 13. تجزیه نحوی (Syntactic Parsing)
  • 14. مبانی یادگیری ماشین
  • 15. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
  • 16. مبانی طبقه‌بندی (Classification)
  • 17. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 18. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 19. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM)
  • 20. درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
  • 21. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 22. مبانی خوشه‌بندی (Clustering)
  • 23. الگوریتم K-Means
  • 24. مبانی استخراج ویژگی (Feature Extraction)
  • 25. کیس کلمات (Bag-of-Words – BoW)
  • 26. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
  • 27. مدل‌های زبانی (Language Models)
  • 28. مقدمه‌ای بر ان‌گرام‌ها (N-grams)
  • 29. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش (Count-based Language Models)
  • 30. مدل‌های زبانی مبتنی بر توزیع (Distributional Language Models)
  • 31. مقدمه‌ای بر جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 32. Word2Vec
  • 33. GloVe
  • 34. FastText
  • 35. تکامل مدل‌های جاسازی کلمات
  • 36. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 37. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (Multi-Layer Perceptron – MLP)
  • 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN)
  • 39. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (Long Short-Term Memory – LSTM)
  • 40. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (Gated Recurrent Units – GRU)
  • 41. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks – CNN)
  • 42. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترانسفورمر (Transformer Models)
  • 43. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 44. ترانسفورمر برای پردازش زبان طبیعی
  • 45. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLMs)
  • 46. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
  • 47. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
  • 48. دیگر مدل‌های ترانسفورمر
  • 49. استخراج ویژگی‌های مبتنی بر معنا
  • 50. تحلیل احساسات مبتنی بر واژگان
  • 51. فرهنگ‌های واژگان احساسی (Sentiment Lexicons)
  • 52. نحوه ساخت یا استفاده از فرهنگ‌های واژگان
  • 53. محدودیت‌های رویکردهای مبتنی بر واژگان
  • 54. تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 55. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های آموزشی
  • 56. انتخاب ویژگی برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 57. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی احساسات
  • 58. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 59. متریک‌های ارزیابی (دقت، بازیابی، امتیاز F1)
  • 60. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای تحلیل احساسات
  • 61. استفاده از RNN/LSTM/GRU برای تحلیل احساسات
  • 62. استفاده از CNN برای تحلیل احساسات
  • 63. استفاده از مدل‌های ترانسفورمر برای تحلیل احساسات
  • 64. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models)
  • 65. تحلیل احساسات در سطح جمله (Sentence-level Sentiment Analysis)
  • 66. تحلیل احساسات در سطح سند (Document-level Sentiment Analysis)
  • 67. تحلیل احساسات جنبه‌محور (Aspect-Based Sentiment Analysis – ABSA)
  • 68. استخراج جنبه‌ها
  • 69. استخراج احساسات مرتبط با هر جنبه
  • 70. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 71. مفهوم موازی‌سازی (Parallelism)
  • 72. مفاهیم همزمانی (Concurrency)
  • 73. معماری‌های HPC (SMP, MPP, NUMA)
  • 74. پردازنده‌های گرافیکی (GPUs) و کاربردشان در HPC
  • 75. کارت‌های پردازش موازی
  • 76. CUDA (Compute Unified Device Architecture)
  • 77. OpenCL
  • 78. چارچوب‌های برنامه‌نویسی موازی
  • 79. MPI (Message Passing Interface)
  • 80. OpenMP
  • 81. پلتفرم‌های HPC
  • 82. ابر کامپیوترها (Supercomputers)
  • 83. خوشه‌های محاسباتی (Compute Clusters)
  • 84. اجرای مدل‌های NLP بر روی GPU
  • 85. افزایش سرعت آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 86. موازات داده (Data Parallelism)
  • 87. موازات مدل (Model Parallelism)
  • 88. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها برای HPC
  • 89. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌شده (Optimized Libraries)
  • 90. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده (Distributed Computing)
  • 91. سیستم‌های فایل توزیع‌شده (Distributed File Systems)
  • 92. چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده (مانند Spark)
  • 93. Spark MLlib برای تحلیل احساسات
  • 94. پردازش بلادرنگ (Real-time Processing) در تحلیل احساسات
  • 95. استفاده از HPC برای تجزیه و تحلیل حجم عظیم داده‌ها
  • 96. مطالعات موردی (Case Studies) در تحلیل احساسات با HPC
  • 97. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
  • 98. تحلیل احساسات در نقد محصولات
  • 99. تحلیل احساسات در داده‌های صوتی و تصویری (Multimodal Sentiment Analysis)
  • 100. چالش‌های HPC در تحلیل احساسات

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل احساسات”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا