کتاب ساخت سیستم‌های خودکار برای تحلیل بازخورد بازار با NLP
, ,

کتاب ساخت سیستم‌های خودکار برای تحلیل بازخورد بازار با NLP

249,950 تومان

ساخت سیستم‌های خودکار تحلیل بازخورد بازار با NLP | برنامه نویسی پردازش زبان طبیعی فرصت طلایی برای پیشرفت کسب و کار شما: ساخت سیستم‌های خودکار تحلیل بازخورد بازار با NLP آیا می‌خواهید نبض واقعی بازار ر…

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017338 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: ساخت سیستم‌های خودکار برای تحلیل بازخورد بازار با NLP

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره و اهداف آن
  • 2. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
  • 3. ساختارهای داده در پایتون (لیست، تاپل، دیکشنری، ست)
  • 4. توابع و ماژول‌ها در پایتون
  • 5. کار با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های جدولی با Pandas
  • 8. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده با Matplotlib و Seaborn
  • 9. مقدمه‌ای بر آمار توصیفی
  • 10. مبانی یادگیری ماشین: مفاهیم کلیدی
  • 11. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 12. کاربردهای NLP در تحلیل بازخورد بازار
  • 13. منابع داده برای بازخورد بازار (توییتر، ریویوها، فروم‌ها)
  • 14. جمع‌آوری داده‌های متنی: مبانی وب‌اسکرپینگ
  • 15. جمع‌آوری داده‌های متنی: استفاده از APIها
  • 16. ساختار داده‌های متنی و ذخیره‌سازی
  • 17. توکنایزیشن (Tokenization): کلمه، جمله، زیرکلمه
  • 18. نرمال‌سازی متن: حروف کوچک/بزرگ، حذف نمادها
  • 19. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
  • 20. ریشه‌یابی و تبدیل به بن‌واژه (Stemming و Lemmatization)
  • 21. تشخیص و تصحیح غلط‌های املایی
  • 22. کار با عبارات با قاعده (Regular Expressions) برای استخراج الگو
  • 23. آماده‌سازی متن برای مدل‌های ماشین لرنینگ
  • 24. مدیریت متن‌های چندزبانه (Multilingual Text)
  • 25. چالش‌های پیش‌پردازش متن در داده‌های واقعی
  • 26. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان آماری
  • 27. مدل‌های N-gram و کاربردهای آن‌ها
  • 28. اندازه‌گیری شباهت متن: فاصله لوون‌اشتاین و ژاکارد
  • 29. مدل‌های کیسه کلمات (Bag-of-Words)
  • 30. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
  • 31. استخراج ویژگی‌های متنی: طول متن، تعداد کلمات خاص
  • 32. تحلیل Collocation و Keyphrase Extraction
  • 33. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging – POS)
  • 34. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition – NER)
  • 35. تحلیل وابستگی نحوی (Dependency Parsing)
  • 36. مقدمه‌ای بر جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 37. Word2Vec: Skip-gram و CBOW
  • 38. GloVe: Global Vectors for Word Representation
  • 39. فست‌تکست (FastText) و کار با کلمات ناشناخته (OOV)
  • 40. وکتورسازی اسناد با Word Embeddings میانگین‌گیری شده
  • 41. مرور الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای متن
  • 42. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی متن
  • 43. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM) برای متن
  • 44. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی در NLP
  • 45. Naive Bayes برای طبقه‌بندی متن
  • 46. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، فراخوانی، F1-Score
  • 47. ماتریس سردرگمی (Confusion Matrix)
  • 48. منحنی ROC و AUC
  • 49. انتخاب بهترین ویژگی‌ها (Feature Selection)
  • 50. تنظیم هایپرپارامترها و اعتبارسنجی متقاطع
  • 51. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): رویکردهای لغوی
  • 52. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 53. ساخت یک سیستم تحلیل احساسات اولیه با Scikit-learn
  • 54. طبقه‌بندی متن چندبرچسبی (Multi-label Text Classification)
  • 55. مدیریت عدم توازن داده‌ها (Imbalanced Datasets)
  • 56. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 57. مفاهیم پایه Keras و TensorFlow
  • 58. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks) برای متن
  • 59. لایه‌های جاسازی (Embedding Layers) در شبکه‌های عصبی
  • 60. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks – CNN) برای متن
  • 61. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN)
  • 62. LSTM و GRU برای مدل‌سازی توالی
  • 63. Sequence-to-Sequence Models و Encoder-Decoder Architecture
  • 64. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در NLP
  • 65. معرفی ترنسفورمرها (Transformers)
  • 66. مدل‌های BERT و خانواده آن (RoBERTa, ALBERT, ELECTRA)
  • 67. فاین‌تیونینگ (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر از پیش آموزش‌دیده
  • 68. استفاده از کتابخانه Hugging Face Transformers
  • 69. مدل‌های مولد متن (Generative Models): مدل‌های GPT-مانند
  • 70. تحلیل احساسات با مدل‌های عمیق (BERT, RoBERTa)
  • 71. طبقه‌بندی موضوعی (Topic Classification) با مدل‌های عمیق
  • 72. استخراج موجودیت‌های نام‌گذاری شده با مدل‌های عمیق
  • 73. ساخت یک سیستم طبقه‌بندی پیچیده بازخورد با ترنسفورمرها
  • 74. مدیریت مدل‌های عمیق بزرگ: بهینه‌سازی و سخت‌افزار
  • 75. آموزش مدل‌های عمیق از ابتدا در صورت نیاز
  • 76. استخراج جنبه-احساس (Aspect-Based Sentiment Analysis – ABSA)
  • 77. تشخیص و خلاصه‌سازی نظرات منفی/مثبت کلیدی
  • 78. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization): استخراجی و انتزاعی
  • 79. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling) با LDA
  • 80. مدل‌سازی موضوع با NMF
  • 81. مدل‌سازی موضوع با Embeddings (Top2Vec, BERTopic)
  • 82. کشف روندهای بازار و تغییرات احساسات در طول زمان
  • 83. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در بازخورد
  • 84. خوشه‌بندی نظرات کاربران (Clustering)
  • 85. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوای متنی
  • 86. تحلیل مقایسه‌ای برندها و محصولات
  • 87. شناسایی نیازها و ویژگی‌های محصول جدید از بازخورد
  • 88. تحلیل رقبا از طریق بازخورد بازار
  • 89. ساخت داشبورد تعاملی برای نمایش نتایج تحلیل
  • 90. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) برای تحلیل بازخورد
  • 91. معماری سیستم‌های خودکار تحلیل بازخورد
  • 92. پایپ‌لاین (Pipeline) داده برای NLP
  • 93. استفاده از Flask/Django برای ساخت API سرویس‌دهی مدل
  • 94. داکرسازی (Dockerization) مدل‌های NLP
  • 95. استقرار مدل (Model Deployment) در محیط‌های ابری (AWS, GCP, Azure)
  • 96. مانیتورینگ و نگهداری مدل در تولید
  • 97. به‌روزرسانی و آموزش مجدد مدل (Retraining)
  • 98. چالش‌های اخلاقی در NLP و تحلیل بازخورد
  • 99. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 100. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی





ساخت سیستم‌های خودکار تحلیل بازخورد بازار با NLP | برنامه نویسی پردازش زبان طبیعی


فرصت طلایی برای پیشرفت کسب و کار شما:
ساخت سیستم‌های خودکار تحلیل بازخورد بازار با NLP

آیا می‌خواهید نبض واقعی بازار را در دستان خود داشته باشید؟ آیا می‌خواهید بدون صرف ساعت‌ها وقت، از نظرات و بازخوردهای مشتریان خود آگاه شوید؟ دیگر نیازی نیست! با دوره جامع “ساخت سیستم‌های خودکار تحلیل بازخورد بازار با NLP”، به یک متخصص تبدیل شوید و قدرت پردازش زبان طبیعی (NLP) را برای تحلیل داده‌ها به کار بگیرید.

تصور کنید که به راحتی می‌توانید نظرات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی، وب‌سایت‌ها و فرم‌های نظرسنجی را به صورت خودکار تحلیل کنید و الگوهای پنهان در آنها را کشف کنید. با این اطلاعات ارزشمند، می‌توانید تصمیمات بهتری در زمینه توسعه محصول، بازاریابی و خدمات مشتریان بگیرید و گوی سبقت را از رقبا بربایید. این دوره، دروازه ورود شما به دنیای جذاب و پرکاربرد NLP است.

درباره دوره

دوره “ساخت سیستم‌های خودکار تحلیل بازخورد بازار با NLP” یک دوره جامع و عملی است که به شما کمک می‌کند تا از صفر تا صد، یک سیستم خودکار برای تحلیل بازخورد بازار طراحی و پیاده‌سازی کنید. در این دوره، شما با مفاهیم پایه NLP، تکنیک‌های پیشرفته تحلیل احساسات، روش‌های استخراج اطلاعات و نحوه استفاده از این اطلاعات برای بهبود کسب و کار خود آشنا خواهید شد. این دوره شامل پروژه‌های عملی و تمرین‌های کاربردی است که به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را تقویت کرده و آمادگی ورود به بازار کار را پیدا کنید.

موضوعات کلیدی دوره

  • مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • پیش پردازش متن و پاکسازی داده‌ها
  • تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • استخراج اطلاعات (Information Extraction)
  • مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • خوشه‌بندی متن (Text Clustering)
  • ارزیابی و بهبود عملکرد مدل‌ها
  • استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند NLP مانند NLTK و SpaCy
  • پیاده‌سازی پروژه‌های عملی تحلیل بازخورد بازار
  • به کارگیری روش‌های یادگیری ماشین در NLP

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

  • متخصصان بازاریابی و فروش که می‌خواهند درک بهتری از نیازهای مشتریان خود داشته باشند.
  • تحلیلگران داده که به دنبال یادگیری تکنیک‌های جدید برای تحلیل داده‌های متنی هستند.
  • مدیران محصول که می‌خواهند نظرات مشتریان را در فرآیند توسعه محصول لحاظ کنند.
  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های کامپیوتر، مهندسی صنایع، مدیریت و رشته‌های مرتبط.
  • برنامه نویسانی که علاقه مند به یادگیری NLP و کاربردهای آن هستند.
  • کارآفرینانی که می‌خواهند با استفاده از داده‌ها، کسب و کار خود را توسعه دهند.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

گذراندن این دوره مزایای زیادی برای شما خواهد داشت:

  • یادگیری مهارت‌های پرتقاضا: NLP یکی از پرطرفدارترین و پرکاربردترین حوزه‌های هوش مصنوعی است و تقاضا برای متخصصان این حوزه روز به روز در حال افزایش است.
  • بهبود تصمیم‌گیری: با تحلیل دقیق بازخورد بازار، می‌توانید تصمیمات بهتری در زمینه توسعه محصول، بازاریابی و خدمات مشتریان بگیرید.
  • افزایش بهره‌وری: با استفاده از سیستم‌های خودکار، می‌توانید زمان و هزینه‌های خود را به طور قابل توجهی کاهش دهید.
  • کسب مزیت رقابتی: با درک عمیق‌تر نیازهای مشتریان خود، می‌توانید از رقبا پیشی بگیرید.
  • فرصت‌های شغلی جدید: با یادگیری مهارت‌های NLP، می‌توانید فرصت‌های شغلی جدید و پردرآمدی را برای خود ایجاد کنید.
  • پروژه‌های عملی و کاربردی: در طول دوره، پروژه‌های عملی متنوعی را انجام خواهید داد که به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در عمل به کار بگیرید.
  • پشتیبانی کامل: ما در طول دوره و بعد از آن، از شما پشتیبانی کامل خواهیم کرد و به سوالات شما پاسخ خواهیم داد.

سرفصل‌های دوره (100 سرفصل جامع)

این دوره شامل 100 سرفصل جامع و کاربردی است که شما را از صفر تا صد با مباحث NLP و تحلیل بازخورد بازار آشنا می‌کند. به دلیل گستردگی سرفصل‌ها، تنها به برخی از مهم‌ترین آنها اشاره می‌کنیم:

  • بخش اول: مقدمات و مبانی NLP
    • آشنایی با پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
    • مفاهیم پایه زبان‌شناسی محاسباتی
    • معرفی کتابخانه‌ها و ابزارهای پرکاربرد NLP (NLTK, SpaCy, Transformers)
    • نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
    • آشنایی با ساختار داده‌های متنی
  • بخش دوم: پیش پردازش متن و پاکسازی داده‌ها
    • حذف کاراکترهای غیرضروری و علائم نگارشی
    • تبدیل متن به حروف کوچک
    • Tokenization (تقسیم متن به توکن‌ها)
    • Stemming و Lemmatization (ریشه‌یابی کلمات)
    • حذف Stop Words (کلمات پرتکرار بی‌معنی)
    • روش‌های نرمال‌سازی متن
    • مقابله با اشتباهات املایی و نگارشی
  • بخش سوم: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
    • آشنایی با مفهوم تحلیل احساسات
    • روش‌های مبتنی بر لغت‌نامه (Lexicon-based)
    • روش‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)
    • مدل‌های کلاسیک (Naive Bayes, SVM, Logistic Regression)
    • مدل‌های عمیق (Recurrent Neural Networks, Transformers)
    • ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌ها
    • غلبه بر چالش‌های تحلیل احساسات (Irony, Sarcasm)
  • بخش چهارم: استخراج اطلاعات (Information Extraction)
    • آشنایی با مفهوم استخراج اطلاعات
    • تشخیص موجودیت‌های نامدار (Named Entity Recognition – NER)
    • استخراج روابط (Relation Extraction)
    • استخراج رویدادها (Event Extraction)
    • روش‌های مبتنی بر قواعد (Rule-based)
    • روش‌های یادگیری ماشین
    • استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌داده‌شده
  • بخش پنجم: مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
    • آشنایی با مفهوم مدل‌سازی موضوعی
    • Latent Dirichlet Allocation (LDA)
    • Non-negative Matrix Factorization (NMF)
    • ارزیابی و تفسیر مدل‌ها
    • بهینه‌سازی پارامترهای مدل
    • نمایش بصری موضوعات
  • بخش ششم: خوشه‌بندی متن (Text Clustering)
    • آشنایی با مفهوم خوشه‌بندی متن
    • روش‌های خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)
    • K-Means Clustering
    • DBSCAN
    • ارزیابی و تفسیر خوشه‌ها
  • بخش هفتم: پروژه‌های عملی تحلیل بازخورد بازار
    • تحلیل نظرات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی
    • تحلیل نظرات کاربران در وب‌سایت‌های فروشگاهی
    • تحلیل بازخوردهای دریافتی از طریق فرم‌های نظرسنجی
    • ساخت داشبوردهای تعاملی برای نمایش نتایج تحلیل‌ها
    • به کارگیری تکنیک‌های NLP در CRM
  • بخش هشتم: مباحث پیشرفته و کاربردی
    • خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
    • ترجمه ماشینی (Machine Translation)
    • پاسخگویی به سوال (Question Answering)
    • ساخت چت‌بات (Chatbot Development)
    • استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models)
    • Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌داده‌شده

برای دریافت لیست کامل سرفصل‌ها و اطلاعات بیشتر درباره دوره، همین حالا کلیک کنید!

فرصت را از دست ندهید و همین امروز در دوره “ساخت سیستم‌های خودکار تحلیل بازخورد بازار با NLP” ثبت نام کنید و آینده کسب و کار خود را متحول کنید!


📚 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 ساخت سیستم‌های خودکار برای تحلیل بازخورد بازار با NLP”

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

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا