سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل احساسات توییت‌ها با استفاده از یادگیری ماشین

کتاب تحلیل احساسات توییت‌ها با استفاده از یادگیری ماشین

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 توییت‌ها با استفاده از یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: تحلیل احساسات و نظرات در متون

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 2. مبانی زبان‌شناسی محاسباتی
  • 3. مفاهیم اساسی پردازش زبان طبیعی
  • 4. مروری بر معماری‌های یادگیری ماشین در NLP
  • 5. کاربردها و چالش‌های تحلیل احساسات
  • 6. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 7. شناخت الگوهای زبانی در توییتر
  • 8. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
  • 9. توکن‌سازی و حذف کلمات پرتکرار
  • 10. ریشه‌یابی کلمات (Stemming and Lemmatization)
  • 11. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
  • 12. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 13. روش‌های استخراج ویژگی از متن
  • 14. مدل‌سازی فضای برداری کلمات (Word Embeddings)
  • 15. Word2Vec و GloVe
  • 16. تفسیر و کاربرد Word Embeddings
  • 17. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای NLP
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 19. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 20. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (GRU)
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در NLP
  • 22. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 23. توجه (Attention Mechanism)
  • 24. ترنسفورمرهای پیشرفته: BERT
  • 25. کاربرد BERT در تحلیل احساسات
  • 26. آموزش مدل‌های تحلیل احساسات
  • 27. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
  • 28. روش‌های سنتی طبقه‌بندی متن
  • 29. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 30. طبقه‌بندی‌کننده‌های بیز ساده (Naive Bayes)
  • 31. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 32. طبقه‌بندی‌کننده‌های درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 33. طبقه‌بندی‌کننده‌های جنگل تصادفی (Random Forests)
  • 34. شبکه‌های عصبی عمیق برای طبقه‌بندی
  • 35. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 36. دقت، بازیابی و امتیاز F1
  • 37. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 38. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 39. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 40. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 41. روش‌های نمونه‌برداری (Oversampling/Undersampling)
  • 42. تکنیک‌های تولید داده مصنوعی (SMOTE)
  • 43. تحلیل احساسات مبتنی بر واژگان (Lexicon-based)
  • 44. استفاده از فرهنگ‌های لغت احساسات
  • 45. امتیازدهی احساسات کلمات
  • 46. ترکیب امتیازات کلمات در جملات
  • 47. مقایسه روش‌های واژگان‌محور و یادگیری ماشین
  • 48. تحلیل احساسات در مقیاس چندکلاسه
  • 49. شناسایی جنبه‌های احساسات (Aspect-based Sentiment Analysis)
  • 50. استخراج جنبه‌ها و نظرات مرتبط
  • 51. مدل‌سازی جنبه‌های پنهان
  • 52. کاربرد تحلیل احساسات در حوزه‌های مختلف
  • 53. تحلیل نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی
  • 54. تحلیل احساسات در اخبار و مقالات
  • 55. کاربرد در بازاریابی و برندینگ
  • 56. کاربرد در تحقیقات علوم اجتماعی
  • 57. پردازش زبان طبیعی در فارسی
  • 58. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 59. ابزارها و کتابخانه‌های پردازش زبان فارسی
  • 60. تحلیل احساسات در متون فارسی
  • 61. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
  • 62. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 63. سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 64. تفسیرپذیری مدل‌های NLP
  • 65. آیندهٔ تحلیل احساسات و پردازش زبان طبیعی
  • 66. یادگیری تقویتی در NLP
  • 67. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 68. تولید متن خلاقانه و کاربردی
  • 69. کاربرد LLMs در تحلیل احساسات
  • 70. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 71. ملاحظات فرهنگی در تحلیل احساسات
  • 72. سازگاری مدل‌ها با گویش‌های مختلف
  • 73. تکنیک‌های پیشرفته در پیش‌پردازش
  • 74. استفاده از مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
  • 75. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 76. Fine-tuning مدل‌های BERT برای تحلیل احساسات
  • 77. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 78. روش‌های LDA و NMF
  • 79. کاربرد مدل‌سازی موضوعی در تحلیل احساسات
  • 80. شناسایی کنایه و طنز در متن
  • 81. پردازش زبان طبیعی برای افراد کم‌توان
  • 82. دسترسی‌پذیری محتوا
  • 83. مفاهیم پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 84. شبکه‌های کانولوشنال گراف (GCNs) در NLP
  • 85. شبکه‌های ترنسفورمر پیشرفته
  • 86. مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 87. GANs برای تولید متن
  • 88. کاربرد در خلاصه‌سازی متن
  • 89. پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت
  • 90. تحلیل پرونده‌های پزشکی
  • 91. کاربرد در حوزه حقوقی
  • 92. تحلیل قراردادها و اسناد قانونی
  • 93. پردازش زبان طبیعی در حوزه آموزش
  • 94. ارزیابی خودکار تکالیف
  • 95. کاربرد در تشخیص تقلب
  • 96. پردازش زبان طبیعی در حوزه مالی
  • 97. تحلیل گزارش‌های مالی
  • 98. پیش‌بینی روند بازار
  • 99. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی NLP
  • 100. حفاظت از داده‌های حساس

📚 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.