سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت مدل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل احساسات: راهنمای گام به گام

کتاب ساخت مدل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل احساسات: راهنمای گام به گام

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت مدل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل احساسات: راهنمای گام به گام

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: AI in Sentiment Analysis

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه: هوش مصنوعی و تحلیل احساسات
  • 2. فصل ۱: مبانی تحلیل احساسات
  • 3. فصل ۲: چرا تحلیل احساسات مهم است؟
  • 4. فصل ۳: تاریخچه تحلیل احساسات
  • 5. فصل ۴: کاربردهای تحلیل احساسات
  • 6. فصل ۵: انواع تحلیل احساسات
  • 7. فصل ۶: چالش‌های تحلیل احساسات
  • 8. فصل ۷: گام اول: تعریف مسئله
  • 9. فصل ۸: جمع‌آوری داده‌های متنی
  • 10. فصل ۹: منابع داده برای تحلیل احساسات
  • 11. فصل ۱۰: حجم داده و تنوع
  • 12. فصل ۱۱: پیش‌پردازش داده‌ها
  • 13. فصل ۱۲: پاکسازی متن
  • 14. فصل ۱۳: حذف نویز و کاراکترهای اضافی
  • 15. فصل ۱۴: نرمال‌سازی متن
  • 16. فصل ۱۵: تبدیل حروف بزرگ به کوچک
  • 17. فصل ۱۶: حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 18. فصل ۱۷: ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
  • 19. فصل ۱۸: لماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 20. فصل ۱۹: توکن‌سازی (Tokenization)
  • 21. فصل ۲۰: ایجاد بردارهای متنی
  • 22. فصل ۲۱: روش‌های Bag-of-Words
  • 23. فصل ۲۲: TF-IDF
  • 24. فصل ۲۳: Word Embeddings
  • 25. فصل ۲۴: Word2Vec
  • 26. فصل ۲۵: GloVe
  • 27. فصل ۲۶: FastText
  • 28. فصل ۲۷: مدل‌های زبانی پیشرفته
  • 29. فصل ۲۸: انتخاب مدل تحلیل احساسات
  • 30. فصل ۲۹: مدل‌های مبتنی بر قانون
  • 31. فصل ۳۰: دیکشنری‌های احساسات
  • 32. فصل ۳۱: مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 33. فصل ۳۲: رگرسیون لجستیک
  • 34. فصل ۳۳: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 35. فصل ۳۴: نایو بیز (Naive Bayes)
  • 36. فصل ۳۵: درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 37. فصل ۳۶: شبکه‌های عصبی
  • 38. فصل ۳۷: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 39. فصل ۳۸: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 40. فصل ۳۹: شبکه‌های حافظه بلند-کوتاه مدت (LSTM)
  • 41. فصل ۴۰: شبکه‌های واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 42. فصل ۴۱: ترنسفورمرها (Transformers)
  • 43. فصل ۴۲: مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 44. فصل ۴۳: BERT
  • 45. فصل ۴۴: GPT
  • 46. فصل ۴۵: RoBERTa
  • 47. فصل ۴۶: XLNet
  • 48. فصل ۴۷: انتخاب معماری مدل
  • 49. فصل ۴۸: تقسیم داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی، آزمون
  • 50. فصل ۴۹: تعیین نسبت تقسیم داده‌ها
  • 51. فصل ۵۰: جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 52. فصل ۵۱: تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 53. فصل ۵۲: روش‌های جستجو برای ابرپارامترها
  • 54. فصل ۵۳: بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 55. فصل ۵۴: نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 56. فصل ۵۵: اندازه بچ (Batch Size)
  • 57. فصل ۵۶: تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 58. فصل ۵۷: تابع زیان (Loss Function)
  • 59. فصل ۵۸: بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 60. فصل ۵۹: معیارهای ارزیابی مدل
  • 61. فصل ۶۰: دقت (Accuracy)
  • 62. فصل ۶۱: صحت (Precision)
  • 63. فصل ۶۲: بازیابی (Recall)
  • 64. فصل ۶۳: امتیاز F1
  • 65. فصل ۶۴: ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 66. فصل ۶۵: منحنی ROC و AUC
  • 67. فصل ۶۶: آموزش مدل
  • 68. فصل ۶۷: اجرای فرآیند آموزش
  • 69. فصل ۶۸: نظارت بر فرآیند آموزش
  • 70. فصل ۶۹: مشکلات رایج در آموزش
  • 71. فصل ۷۰: ارزیابی مدل نهایی
  • 72. فصل ۷۱: تفسیر نتایج ارزیابی
  • 73. فصل ۷۲: مقایسه با مدل‌های پایه
  • 74. فصل ۷۳: تحلیل خطاها
  • 75. فصل ۷۴: خوشه‌بندی احساسات
  • 76. فصل ۷۵: تحلیل احساسات در داده‌های چندزبانه
  • 77. فصل ۷۶: ابزارها و کتابخانه‌های رایج
  • 78. فصل ۷۷: NLTK
  • 79. فصل ۷۸: SpaCy
  • 80. فصل ۷۹: Scikit-learn
  • 81. فصل ۸۰: TensorFlow
  • 82. فصل ۸۱: PyTorch
  • 83. فصل ۸۲: Hugging Face Transformers
  • 84. فصل ۸۳: موارد استفاده پیشرفته
  • 85. فصل ۸۴: تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
  • 86. فصل ۸۵: تحلیل احساسات در بازخورد مشتریان
  • 87. فصل ۸۶: تحلیل احساسات در اخبار و رسانه‌ها
  • 88. فصل ۸۷: تشخیص سوبجکتیویته (Subjectivity Detection)
  • 89. فصل ۸۸: تشخیص جنبه‌های احساسات (Aspect-Based Sentiment Analysis)
  • 90. فصل ۸۹: مدل‌های تخصصی برای حوزه‌های خاص
  • 91. فصل ۹۰: تحلیل احساسات در داده‌های صوتی و تصویری
  • 92. فصل ۹۱: ملاحظات اخلاقی در تحلیل احساسات
  • 93. فصل ۹۲: حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 94. فصل ۹۳: تعصب در داده‌ها و مدل‌ها
  • 95. فصل ۹۴: سوگیری‌های شناختی
  • 96. فصل ۹۵: پیش‌بینی و جهت‌دهی احساسات
  • 97. فصل ۹۶: ساخت داشبوردهای تحلیل احساسات
  • 98. فصل ۹۷: پیاده‌سازی مدل در عمل
  • 99. فصل ۹۸: مقیاس‌پذیری و عملکرد
  • 100. فصل ۹۹: آینده تحلیل احساسات با هوش مصنوعی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.