, ,

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

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

🎓 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب ساخت مدل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل احساسات: راهنمای گام به گام”

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

پیمایش به بالا