دوره «یادگیری عمیق با پایتون و Keras: ساخت مدل تحلیل احساسات ۲۰۲۴-۲» یکی از جامع‌ترین دوره‌های آموزشی در حوزه پردازش زبان طبیعی و تحلیل احساسات است که توسط پلتفرم LinkedIn ارائه شده است. در این دوره دانشجویان به‌طور گام‌به‌گام با مفاهیم کلیدی یادگیری عمیق، معماری شبکه‌های عصبی و ابزارهای محبوب پایتون و فریم‌ورک Keras آشنا خواهند شد. با تمرکز بر پروژه عملی، شما توانایی ساخت، آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های تحلیل احساسات را به دست می‌آورید.

• مبانی یادگیری عمیق و معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN).
• نحوه کار با داده‌های متنی: پیش‌پردازش، توکن‌سازی و بردارسازی (Embedding).
• طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های LSTM و GRU برای تحلیل توالی‌های متنی.
• استفاده از Keras برای ساخت سریع و ماژولار شبکه‌های عصبی.
• تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters) و جلوگیری از بیش‌برازش با Dropout و Regularization.
• آموزش مدل روی مجموعه داده‌های واقعی و ارزیابی کیفیت با معیارهای Precision، Recall و F1-Score.
• انتشار مدل نهایی و استقرار آن در محیط‌های عملیاتی.

• بیش از ۲۰ ساعت محتوای ویدیویی با مثال‌های عملی و پروژه محور.
• دسترسی رایگان به کد منبع و نوت‌بوک‌های Jupyter همراه با توضیحات کامل.
• به‌روزترین متدها و تکنیک‌های ۲۰۲۴-۲ در یادگیری عمیق متنی.
• پشتیبانی و پاسخگویی مدرس از طریق فروم‌های اختصاصی LinkedIn Learning.
• شامل آزمون‌های مرحله‌ای برای سنجش پیشرفت و تقویت مباحث.
• قابل استفاده برای توسعه‌دهندگان، تحلیل‌گران داده و دانشجویان هوش مصنوعی.

• آشنایی اولیه با زبان برنامه‌نویسی پایتون (متغیرها، حلقه‌ها، توابع).
• مفاهیم پایه آمار و جبر خطی (ماتریس‌ها، بردارها، توابع ریاضی).
• تسلط نسبی بر مباحث پردازش زبان طبیعی (اختیاری اما مفید).
• نصب و پیکربندی محیط‌های توسعه مانند Anaconda و Jupyter Notebook.

در صورت عدم آشنایی با هر یک از مباحث بالا، می‌توانید از دوره‌های مقدماتی پایتون و آمار پیش از ورود به این دوره استفاده کنید.

• بخش ۱: مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و تاریخچه شبکه‌های عصبی
• بخش ۲: آشنایی با Keras و ساختار مدل Sequential
• بخش ۳: توکن‌سازی و ساخت واژه‌نامه با TensorFlow Tokenizer
• بخش ۴: بردارسازی کلمات با Embedding Layer
• بخش ۵: مدل‌های RNN، LSTM و GRU برای تحلیل احساسات
• بخش ۶: تنظیم ابرپارامترها و روش‌های جلوگیری از Overfitting
• بخش ۷: ارزیابی و بهینه‌سازی مدل (نمودارهای آموزشی و ماتریس سردرگمی)
• بخش ۸: استقرار مدل در سرویس‌های ابری و API سازی
• بخش ۹: پروژه عملی نهایی: ساخت یک سرویس تحلیل احساسات بر مبنای توییتر

در طول دوره چندین مثال کاربردی برای درک بهتر مفاهیم ارائه شده است:

• تحلیل احساسات نقدهای کاربران در یک فروشگاه اینترنتی.
• پیش‌بینی واکنش کاربران به توییت‌های سیاسی و اجتماعی.
• ساخت چت‌بات ساده با قابلیت تشخیص لحن مخاطب و پاسخ‌دهی مناسب.
• پروژه نهایی: جمع‌آوری، پاک‌سازی و مدل‌سازی داده‌های توییتر با استقرار بر روی Heroku.

همه کدها و دیتاست‌های به‌کار رفته به‌صورت کامل در دسترس شما قرار دارد تا بتوانید مطابق نیاز خود توسعه دهید.

• به‌طور مداوم کدهای ارائه شده را اجرا و تغییر دهید تا مفاهیم عمیق‌تر در ذهنتان تثبیت شود.
• پس از پایان هر بخش، سعی کنید یک دیتاست جدید را وارد و مدل را روی آن تست کنید.
• با شرکت در فروم‌ها و بحث با سایر هم‌دوره‌ای‌ها نقاط ضعف خود را شناسایی و رفع کنید.
• برای ارتقا مهارت، مباحث پیشرفته‌تر مانند Transformer و BERT را در آینده مطالعه نمایید.

دوره «یادگیری عمیق با پایتون و Keras: ساخت مدل تحلیل احساسات ۲۰۲۴-۲» یک فرصت بی‌نظیر برای ورود به دنیای پرچالش و درآمدزا تحلیل احساسات و پردازش زبان طبیعی است. با دیدن پروژه‌های عملی، درک عمیق از معماری‌های نوین شبکه‌های عصبی پیدا می‌کنید و قادر خواهید بود در کسب‌وکارها یا پروژه‌های تحقیقاتی خود از این مهارت‌ها بهره ببرید. هم‌اکنون دوره را دانلود کرده و سفر یادگیری عمیق خود را آغاز کنید!