, ,

کتاب ساخت شاخص احساسی دستمزد با مدل‌های زبانی بزرگ: پیش‌بینی پویایی دستمزد و طراحی سیاست‌های اقتصادی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 ساخت شاخص احساسی دستمزد با مدل‌های زبانی بزرگ: پیش‌بینی پویایی دستمزد و طراحی سیاست‌های اقتصادی

موضوع کلی: تحلیل احساسات در داده‌های اقتصادی با استفاده از هوش مصنوعی

موضوع میانی: شاخص‌های احساسی دستمزد و کاربرد آنها در پیش‌بینی‌های اقتصادی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات و کاربرد آن در اقتصاد
  • 2. چالش‌های تحلیل احساسات در داده‌های اقتصادی
  • 3. نقش داده‌های متنی در تحلیل اقتصادی
  • 4. مبانی داده‌های نظرسنجی در حوزه اقتصادی
  • 5. اهمیت داده‌های دستمزد در تحلیل اقتصادی
  • 6. مفهوم احساسات (Sentiment) در تحلیل اقتصادی
  • 7. مفهوم شاخص احساسی (Sentiment Index)
  • 8. چالش‌های استخراج احساسات از متون خام
  • 9. مقدمه بر مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLMs)
  • 10. معماری‌های کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 11. انواع مدل‌های زبانی بزرگ (GPT، BERT، T5 و غیره)
  • 12. نحوه کارکرد مدل‌های زبانی بزرگ در پردازش زبان طبیعی
  • 13. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 14. پیش‌پردازش متون برای تحلیل احساسات
  • 15. پاکسازی متون (حذف نویز، علائم نگارشی، اعداد)
  • 16. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 17. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
  • 18. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 19. نمایش متون در قالب برداری (Vectorization)
  • 20. مدل‌های Bag-of-Words (BoW)
  • 21. مدل‌های TF-IDF
  • 22. مقدمه‌ای بر مدل‌های جاسازی کلمه (Word Embeddings)
  • 23. Word2Vec
  • 24. GloVe
  • 25. FastText
  • 26. کاربرد جاسازی کلمات در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 27. مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
  • 28. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
  • 29. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 30. یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-supervised Learning)
  • 31. دسته‌بندی متون (Text Classification)
  • 32. معیارهای ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی
  • 33. دقت (Accuracy)
  • 34. دقت (Precision)
  • 35. یادآوری (Recall)
  • 36. امتیاز F1
  • 37. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری عمیق برای NLP
  • 38. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
  • 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای متن
  • 40. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 41. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 42. شبکه‌های ترنسفورمر (Transformer Networks)
  • 43. معماری انکودر-دیکودر
  • 44. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 45. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در NLP
  • 46. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (Pre-training)
  • 47. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (Fine-tuning)
  • 48. مجموعه داده‌های نظرسنجی دستمزد
  • 49. ساختار و محتوای داده‌های نظرسنجی دستمزد
  • 50. استخراج نظرات (Comments) از داده‌های نظرسنجی
  • 51. برچسب‌گذاری احساسات (Sentiment Labeling) برای داده‌های دستمزد
  • 52. روش‌های برچسب‌گذاری دستی (Manual Annotation)
  • 53. چالش‌های برچسب‌گذاری دستی
  • 54. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای برچسب‌گذاری خودکار
  • 55. استخراج شاخص‌های احساسی دستمزد
  • 56. تعریف دقیق شاخص احساسی دستمزد
  • 57. روش‌های استخراج احساسات خرد (Fine-grained Sentiment Extraction)
  • 58. شناسایی ابعاد احساسات مرتبط با دستمزد
  • 59. مثبت، منفی، خنثی در احساسات دستمزد
  • 60. تحلیل احساسات مضاعف (Aspect-based Sentiment Analysis)
  • 61. کاربرد LLMs برای استخراج احساسات دستمزد
  • 62. طراحی Prompt برای LLMs جهت استخراج احساسات
  • 63. مهندسی Prompt (Prompt Engineering)
  • 64. مثال‌های عملی Prompt نویسی برای احساسات دستمزد
  • 65. استفاده از Zero-shot Learning با LLMs
  • 66. استفاده از Few-shot Learning با LLMs
  • 67. ارزیابی عملکرد LLMs در استخراج احساسات دستمزد
  • 68. داده‌های واقعی نظرسنجی دستمزد
  • 69. تجزیه و تحلیل آماری داده‌های دستمزد
  • 70. روش‌های بصری‌سازی داده‌های احساسی دستمزد
  • 71. روندهای تاریخی احساسات دستمزد
  • 72. همبستگی احساسات دستمزد با شاخص‌های اقتصادی کلان
  • 73. رابطه احساسات دستمزد و انتظارات تورمی
  • 74. رابطه احساسات دستمزد و رضایت شغلی
  • 75. رابطه احساسات دستمزد و تصمیمات استخدام
  • 76. کاربرد شاخص احساسی دستمزد در پیش‌بینی‌های اقتصادی
  • 77. پیش‌بینی نرخ تورم با استفاده از شاخص احساسی دستمزد
  • 78. پیش‌بینی رشد اقتصادی با استفاده از شاخص احساسی دستمزد
  • 79. پیش‌بینی سیاست‌های پولی با تاثیر از شاخص احساسی دستمزد
  • 80. پیش‌بینی رفتار مصرف‌کنندگان
  • 81. کاربرد در طراحی سیاست‌های اقتصادی
  • 82. تاثیر شاخص احساسی دستمزد بر تصمیمات سیاست‌گذاران
  • 83. ارائه توصیه‌های سیاستی مبتنی بر تحلیل احساسات
  • 84. مدیریت انتظارات اقتصادی
  • 85. جبران شکاف‌های اطلاعاتی در تحلیل اقتصادی
  • 86. مطالعات موردی (Case Studies) در استفاده از شاخص احساسی دستمزد
  • 87. مطالعات موردی در کشورهای مختلف
  • 88. مقایسه با شاخص‌های اقتصادی سنتی
  • 89. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از شاخص احساسی دستمزد
  • 90. اعتبارسنجی شاخص احساسی دستمزد
  • 91. ملاحظات اخلاقی در تحلیل احساسات اقتصادی
  • 92. حریم خصوصی داده‌ها
  • 93. سوگیری در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 94. پیاده‌سازی عملی شاخص احساسی دستمزد
  • 95. ابزارها و پلتفرم‌های مورد نیاز
  • 96. زبان‌های برنامه‌نویسی (Python)
  • 97. کتابخانه‌های NLP (NLTK, SpaCy, Transformers)
  • 98. چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 99. کار با API مدل‌های زبانی بزرگ (OpenAI, Hugging Face)
  • 100. ایجاد داشبوردهای مدیریتی برای شاخص احساسی دستمزد

📚 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 ساخت شاخص احساسی دستمزد با مدل‌های زبانی بزرگ: پیش‌بینی پویایی دستمزد و طراحی سیاست‌های اقتصادی”

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

پیمایش به بالا