سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل احساسات متون با مدل‌های پیشرفته زبان (BERT)

کتاب تحلیل احساسات متون با مدل‌های پیشرفته زبان (BERT)

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 تحلیل احساسات متون با مدل‌های پیشرفته زبان (BERT)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
  • 3. مروری بر یادگیری عمیق
  • 4. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در پردازش زبان طبیعی
  • 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
  • 6. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
  • 7. معماری ترنسفورمر
  • 8. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 9. مقدمه‌ای بر مدل BERT
  • 10. آموزش پیش‌نیاز مدل BERT
  • 11. لایه انکودر BERT
  • 12. لایه دیکودر BERT (در صورت استفاده)
  • 13. تفاوت BERT با مدل‌های قبلی
  • 14. کاربردهای BERT
  • 15. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT
  • 16. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
  • 17. داده‌های متنی و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 18. پاکسازی متن
  • 19. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 20. کدگذاری متن (Text Encoding)
  • 21. بردارسازی متن (Text Vectorization)
  • 22. مقدمه‌ای بر مجموعه داده‌های تحلیل احساسات
  • 23. مجموعه داده‌های عمومی تحلیل احساسات
  • 24. برچسب‌گذاری داده‌ها برای تحلیل احساسات
  • 25. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 26. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات
  • 27. معیارهای ارزیابی دقت، صحت و بازیابی
  • 28. امتیاز F1
  • 29. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 30. پیاده‌سازی مدل‌های تحلیل احساسات با PyTorch
  • 31. پیاده‌سازی مدل‌های تحلیل احساسات با TensorFlow
  • 32. استفاده از کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی
  • 33. کتابخانه NLTK
  • 34. کتابخانه spaCy
  • 35. کتابخانه Hugging Face Transformers
  • 36. بارگذاری مدل BERT از Hugging Face
  • 37. استفاده از توکنایزر BERT
  • 38. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل BERT
  • 39. تنظیم دقیق مدل BERT برای تحلیل احساسات
  • 40. آموزش مدل BERT
  • 41. اعتبارسنجی مدل BERT
  • 42. تست مدل BERT
  • 43. تحلیل نتایج آموزش
  • 44. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 45. تنظیم نرخ یادگیری
  • 46. اندازه دسته (Batch Size)
  • 47. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)
  • 48. استفاده از تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
  • 49. کاهش احتمال بیش‌برازش (Overfitting)
  • 50. استفاده از Dropout
  • 51. استفاده از Weight Decay
  • 52. بررسی انواع مدل‌های BERT
  • 53. BERT Base
  • 54. BERT Large
  • 55. RoBERTa
  • 56. DistilBERT
  • 57. ALBERTa
  • 58. تفاوت مدل‌های مختلف BERT
  • 59. انتخاب مدل مناسب برای تحلیل احساسات
  • 60. تحلیل احساسات در زبان فارسی
  • 61. چالش‌های تحلیل احساسات در زبان فارسی
  • 62. مجموعه داده‌های تحلیل احساسات فارسی
  • 63. پیش‌پردازش متون فارسی
  • 64. توکن‌سازی متون فارسی
  • 65. تنظیم دقیق مدل‌های BERT برای زبان فارسی
  • 66. استفاده از مدل‌های BERT از پیش آموزش‌دیده بر روی زبان فارسی
  • 67. مدل‌های ParsBERT
  • 68. مدل‌های Persian-BERT
  • 69. کاربرد تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
  • 70. تحلیل احساسات نظرات کاربران
  • 71. تحلیل احساسات توییت‌ها
  • 72. تحلیل احساسات نقد فیلم و محصولات
  • 73. تحلیل احساسات اخبار
  • 74. تحلیل احساسات در حوزه سلامت
  • 75. کاربرد تحلیل احساسات در بازاریابی
  • 76. شناخت مشتریان
  • 77. مدیریت برند
  • 78. نظارت بر رقبا
  • 79. تحلیل احساسات در حوزه سیاسی
  • 80. بررسی افکار عمومی
  • 81. تحلیل روندها
  • 82. پیش‌بینی نتایج
  • 83. ملاحظات اخلاقی در تحلیل احساسات
  • 84. حریم خصوصی داده‌ها
  • 85. سوگیری در مدل‌ها
  • 86. شفافیت مدل‌ها
  • 87. پیاده‌سازی عملی تحلیل احساسات
  • 88. ساخت یک خط لوله (Pipeline) برای تحلیل احساسات
  • 89. ذخیره مدل آموزش‌دیده
  • 90. استقرار مدل برای پیش‌بینی
  • 91. ارائه نتایج تحلیل احساسات
  • 92. داشبوردهای تحلیل احساسات
  • 93. تجسم نتایج تحلیل احساسات
  • 94. تحلیل احساسات چندزبانه
  • 95. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در تحلیل احساسات
  • 96. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 97. رویکردهای پیشرفته در تحلیل احساسات
  • 98. مدل‌های مبتنی بر گراف
  • 99. شبکه‌های عصبی گرافی (GNN)
  • 100. مدل‌های مبتنی بر توجه سلسله‌مراتبی

📚 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.