کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل احساسات
, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل احساسات

249,950 تومان

مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل احساسات: دوره ای که آینده را می سازد! مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل احساسات: دوره ای برای پیشگامان آینده! معرفی دوره آیا به دنیای جذاب و پرچالش تحلیل احساسات و پردازش زبان …

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000475 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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: مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل احساسات

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات
  • 2. مبانی زبان‌شناسی در تحلیل احساسات
  • 3. انواع تحلیل احساسات (مبتنی بر واژگان، یادگیری ماشین، ترکیبی)
  • 4. معماری سیستم‌های تحلیل احساسات
  • 5. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 6. مقدمه‌ای بر توکن‌سازی (Tokenization)
  • 7. مبانی نرمال‌سازی متن
  • 8. حذف کلمات پرت (Stop Words Removal)
  • 9. ریشه‌یابی (Stemming)
  • 10. لماتی‌زاسیون (Lemmatization)
  • 11. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
  • 12. تشخیص اسم‌های خاص (Named Entity Recognition – NER)
  • 13. تجزیه نحوی (Syntactic Parsing)
  • 14. مبانی یادگیری ماشین
  • 15. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
  • 16. مبانی طبقه‌بندی (Classification)
  • 17. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 18. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 19. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM)
  • 20. درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
  • 21. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 22. مبانی خوشه‌بندی (Clustering)
  • 23. الگوریتم K-Means
  • 24. مبانی استخراج ویژگی (Feature Extraction)
  • 25. کیس کلمات (Bag-of-Words – BoW)
  • 26. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
  • 27. مدل‌های زبانی (Language Models)
  • 28. مقدمه‌ای بر ان‌گرام‌ها (N-grams)
  • 29. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش (Count-based Language Models)
  • 30. مدل‌های زبانی مبتنی بر توزیع (Distributional Language Models)
  • 31. مقدمه‌ای بر جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 32. Word2Vec
  • 33. GloVe
  • 34. FastText
  • 35. تکامل مدل‌های جاسازی کلمات
  • 36. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 37. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (Multi-Layer Perceptron – MLP)
  • 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN)
  • 39. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (Long Short-Term Memory – LSTM)
  • 40. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (Gated Recurrent Units – GRU)
  • 41. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks – CNN)
  • 42. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترانسفورمر (Transformer Models)
  • 43. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 44. ترانسفورمر برای پردازش زبان طبیعی
  • 45. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLMs)
  • 46. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
  • 47. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
  • 48. دیگر مدل‌های ترانسفورمر
  • 49. استخراج ویژگی‌های مبتنی بر معنا
  • 50. تحلیل احساسات مبتنی بر واژگان
  • 51. فرهنگ‌های واژگان احساسی (Sentiment Lexicons)
  • 52. نحوه ساخت یا استفاده از فرهنگ‌های واژگان
  • 53. محدودیت‌های رویکردهای مبتنی بر واژگان
  • 54. تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 55. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های آموزشی
  • 56. انتخاب ویژگی برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 57. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی احساسات
  • 58. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 59. متریک‌های ارزیابی (دقت، بازیابی، امتیاز F1)
  • 60. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای تحلیل احساسات
  • 61. استفاده از RNN/LSTM/GRU برای تحلیل احساسات
  • 62. استفاده از CNN برای تحلیل احساسات
  • 63. استفاده از مدل‌های ترانسفورمر برای تحلیل احساسات
  • 64. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models)
  • 65. تحلیل احساسات در سطح جمله (Sentence-level Sentiment Analysis)
  • 66. تحلیل احساسات در سطح سند (Document-level Sentiment Analysis)
  • 67. تحلیل احساسات جنبه‌محور (Aspect-Based Sentiment Analysis – ABSA)
  • 68. استخراج جنبه‌ها
  • 69. استخراج احساسات مرتبط با هر جنبه
  • 70. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 71. مفهوم موازی‌سازی (Parallelism)
  • 72. مفاهیم همزمانی (Concurrency)
  • 73. معماری‌های HPC (SMP, MPP, NUMA)
  • 74. پردازنده‌های گرافیکی (GPUs) و کاربردشان در HPC
  • 75. کارت‌های پردازش موازی
  • 76. CUDA (Compute Unified Device Architecture)
  • 77. OpenCL
  • 78. چارچوب‌های برنامه‌نویسی موازی
  • 79. MPI (Message Passing Interface)
  • 80. OpenMP
  • 81. پلتفرم‌های HPC
  • 82. ابر کامپیوترها (Supercomputers)
  • 83. خوشه‌های محاسباتی (Compute Clusters)
  • 84. اجرای مدل‌های NLP بر روی GPU
  • 85. افزایش سرعت آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 86. موازات داده (Data Parallelism)
  • 87. موازات مدل (Model Parallelism)
  • 88. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها برای HPC
  • 89. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌شده (Optimized Libraries)
  • 90. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده (Distributed Computing)
  • 91. سیستم‌های فایل توزیع‌شده (Distributed File Systems)
  • 92. چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده (مانند Spark)
  • 93. Spark MLlib برای تحلیل احساسات
  • 94. پردازش بلادرنگ (Real-time Processing) در تحلیل احساسات
  • 95. استفاده از HPC برای تجزیه و تحلیل حجم عظیم داده‌ها
  • 96. مطالعات موردی (Case Studies) در تحلیل احساسات با HPC
  • 97. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
  • 98. تحلیل احساسات در نقد محصولات
  • 99. تحلیل احساسات در داده‌های صوتی و تصویری (Multimodal Sentiment Analysis)
  • 100. چالش‌های HPC در تحلیل احساسات



مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل احساسات: دوره ای که آینده را می سازد!



مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل احساسات: دوره ای برای پیشگامان آینده!

معرفی دوره

آیا به دنیای جذاب و پرچالش تحلیل احساسات و پردازش زبان طبیعی علاقه‌مندید؟ آیا می‌خواهید با استفاده از قدرت محاسبات سطح بالا (HPC) و هوش مصنوعی، به رمزگشایی از احساسات نهفته در داده‌های متنی بپردازید؟ در این دوره آموزشی فوق‌العاده، شما را به سفری هیجان‌انگیز در دنیای تحلیل احساسات و محاسبات می‌بریم. با ما همراه شوید تا از داده‌های حجیم، به درک عمیق‌تری از احساسات کاربران و مشتریان خود برسید و گامی محکم در جهت پیشرفت شغلی خود بردارید.

دوره «مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل احساسات» برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند از تکنولوژی‌های پیشرفته برای تجزیه و تحلیل احساسات در مقیاس بزرگ استفاده کنند. ما در این دوره، شما را با مفاهیم کلیدی محاسبات سطح بالا آشنا می‌کنیم و به شما آموزش می‌دهیم چگونه با استفاده از ابزارهای قدرتمند، داده‌های متنی را پردازش و تحلیل کنید. از یادگیری مبانی تا پیاده‌سازی پروژه‌های عملی، این دوره تجربه‌ای منحصربه‌فرد را برای شما رقم خواهد زد.

درباره دوره

این دوره یک معرفی جامع و کاربردی به دنیای محاسبات در تحلیل احساسات است. شما با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و ابزارهای متن‌باز، مبانی HPC را فرا خواهید گرفت و سپس به تحلیل احساسات در حوزه‌های مختلف می‌پردازید. این دوره شامل آموزش تئوری و تمرینات عملی است و به شما این امکان را می‌دهد که دانش خود را به صورت عملی پیاده‌سازی کنید. هدف نهایی این دوره، توانمندسازی شما برای انجام پروژه‌های تحلیل احساسات در مقیاس بزرگ و درک عمیق‌تری از داده‌های متنی است.

موضوعات کلیدی

  • مبانی تحلیل احساسات و کاربردهای آن
  • آشنایی با محاسبات سطح بالا (HPC)
  • معرفی مفاهیم کلیدی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • بهره‌گیری از کتابخانه‌های Python در تحلیل احساسات (NLTK, spaCy, Transformers)
  • پردازش و پاکسازی داده‌های متنی
  • مدل‌سازی و آموزش مدل‌های تحلیل احساسات (sentiment analysis models)
  • بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از HPC
  • تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) در تحلیل احساسات
  • ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های تحلیل احساسات
  • پیاده‌سازی پروژه‌های عملی تحلیل احساسات

مخاطبان دوره

این دوره برای طیف وسیعی از افراد مناسب است، از جمله:

  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های علوم کامپیوتر، مهندسی نرم‌افزار، هوش مصنوعی، و علوم داده
  • متخصصان و کارشناسان داده که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود در زمینه تحلیل احساسات هستند
  • محققان و پژوهشگرانی که علاقه‌مند به استفاده از تکنیک‌های HPC در تحقیقات خود هستند
  • علاقه‌مندان به یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی
  • هر کسی که به دنبال یادگیری مهارت‌های جدید و ورود به دنیای جذاب تحلیل احساسات است

چرا این دوره را بگذرانیم؟

با گذراندن این دوره، شما به مزایای زیر دست خواهید یافت:

  • کسب دانش و مهارت‌های ارزشمند: یادگیری مبانی و تکنیک‌های پیشرفته در تحلیل احساسات و HPC
  • افزایش فرصت‌های شغلی: ایجاد آمادگی برای تصدی نقش‌های شغلی پرتقاضا در زمینه هوش مصنوعی و داده‌کاوی
  • درک عمیق‌تر از داده‌ها: توانایی استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌های متنی و احساسات نهفته در آن‌ها
  • بهره‌وری بیشتر: استفاده از محاسبات سطح بالا برای سرعت بخشیدن به فرآیند تحلیل و پردازش داده‌ها
  • ایجاد پروژه‌های عملی: امکان پیاده‌سازی پروژه‌های تحلیل احساسات و اضافه کردن آن‌ها به نمونه‌کار خود
  • یادگیری از متخصصان: بهره‌مندی از تجربه و دانش مدرسان باتجربه در حوزه تحلیل احساسات و HPC
  • به‌روز بودن: آشنایی با آخرین تکنولوژی‌ها و ابزارهای مورد استفاده در این حوزه
  • افزایش اعتماد به نفس: توانایی حل مسائل پیچیده و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده

سرفصل‌های دوره (100 سرفصل جامع!)

دوره «مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل احساسات» شامل 100 سرفصل جامع و کاربردی است که به طور کامل شما را با مفاهیم و تکنیک‌های این حوزه آشنا می‌کند. در این دوره، شما با تمامی جنبه‌های تحلیل احساسات از جمله مبانی، پیش‌پردازش داده، مدل‌سازی، ارزیابی، و بهینه‌سازی عملکرد آشنا خواهید شد. برای مشاهده لیست کامل سرفصل‌ها، به وب‌سایت ما مراجعه کنید! در اینجا تنها تعدادی از سرفصل‌های مهم آورده شده است:

بخش اول: مبانی تحلیل احساسات

  • مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات: تاریخچه، مفاهیم و کاربردها
  • انواع روش‌های تحلیل احساسات: مبتنی بر لغت‌نامه، یادگیری ماشین، و عمیق
  • کاربردهای تحلیل احساسات در کسب‌وکار و تحقیقات
  • معرفی داده‌های متنی و چالش‌های پردازش آن‌ها
  • … (ادامه 20 سرفصل دیگر در این بخش) …

بخش دوم: مبانی محاسبات سطح بالا (HPC)

  • مقدمه‌ای بر HPC: معماری، مزایا و کاربردها
  • آشنایی با مفاهیم موازی‌سازی و توزیع‌شده
  • معرفی ابزارهای HPC: MPI, OpenMP, CUDA
  • بهینه‌سازی کد برای اجرا در HPC
  • … (ادامه 20 سرفصل دیگر در این بخش) …

بخش سوم: پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل احساسات با پایتون

  • نصب و راه‌اندازی ابزارهای مورد نیاز (Python, Jupyter Notebook, …)
  • آشنایی با کتابخانه‌های NLP در پایتون (NLTK, spaCy)
  • پیش‌پردازش داده‌های متنی: پاکسازی، نشانه‌گذاری، و نرمال‌سازی
  • استخراج ویژگی‌ها از داده‌های متنی
  • … (ادامه 20 سرفصل دیگر در این بخش) …

بخش چهارم: مدل‌سازی و پیاده‌سازی

  • آموزش مدل‌های تحلیل احساسات با استفاده از یادگیری ماشین (SVM, Naive Bayes)
  • آموزش مدل‌های تحلیل احساسات با استفاده از یادگیری عمیق (RNN, LSTM, Transformers)
  • ارزیابی مدل‌ها و انتخاب بهترین مدل
  • بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از HPC
  • … (ادامه 20 سرفصل دیگر در این بخش) …

بخش پنجم: پروژه‌های عملی و کاربردی

  • تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
  • تحلیل احساسات در نظرات مشتریان
  • شناسایی موضوعات و گرایش‌ها در داده‌های متنی
  • پروژه‌های عملی با داده‌های واقعی
  • … (ادامه 20 سرفصل دیگر در این بخش) …

همین حالا ثبت‌نام کنید و به جمع پیشگامان تحلیل احساسات بپیوندید!

برای اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام، به وب‌سایت ما مراجعه فرمایید.


📦 مجموعه شامل:

  • ✅ ویدیوهای فارسی
  • ✅ پادکست های صوتی فارسی
  • ✅ کتاب PDF فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی

📚 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

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل احساسات”

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

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا