اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی سیستم‌های تحلیل احساسات مشتری با LLMs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی سیستم‌های تحلیل احساسات مشتری با LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات مشتری
• 2. مبانی تحلیل احساسات در کسب‌وکار
• 3. اهمیت درک احساسات مشتری
• 4. نقش داده‌ها در تحلیل احساسات
• 5. انواع داده‌های مشتری برای تحلیل
• 6. منابع داده‌های مشتری (نظرات، بازخوردها)
• 7. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 8. پاک‌سازی داده‌ها: حذف نویز و اطلاعات نامربوط
• 9. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متون
• 10. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 11. ریشه‌یابی و لماتیزاسیون کلمات
• 12. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
• 13. مدل‌های زبانی سنتی (مانند Bag-of-Words, TF-IDF)
• 14. معرفی مدل‌های ترنسفورمر
• 15. معماری ترنسفورمر: سلف-اتنشن (Self-Attention)
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTMs)
• 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای تحلیل متن
• 18. مقدمه بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 19. چگونگی عملکرد LLMs
• 20. معماری‌های رایج LLMs (مانند GPT, BERT)
• 21. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
• 22. مزایای استفاده از LLMs برای تحلیل احساسات
• 23. چالش‌های استفاده از LLMs
• 24. معماری‌های LLMs برای وظایف خاص
• 25. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 26. روش‌های تنظیم دقیق LLMs
• 27. داده‌های مورد نیاز برای تنظیم دقیق
• 28. ارزیابی مدل‌های تنظیم دقیق شده
• 29. معرفی LLMهای متن‌باز (Open-Source LLMs)
• 30. کاربرد LLMهای متن‌باز در تحلیل احساسات
• 31. نصب و راه‌اندازی LLMهای متن‌باز
• 32. تنظیم پارامترها در LLMهای متن‌باز
• 33. معماری‌های LLMهای متن‌باز محبوب
• 34. مبانی طراحی سیستم تحلیل احساسات
• 35. انتخاب معماری مناسب LLM
• 36. انتخاب روش تنظیم دقیق
• 37. طراحی پایپ‌لاین پردازش داده
• 38. پیاده‌سازی پایپ‌لاین پردازش
• 39. ارتباط با منابع داده خارجی
• 40. اتصال به APIهای شبکه‌های اجتماعی
• 41. استخراج نظرات از وب‌سایت‌ها
• 42. جمع‌آوری بازخوردهای مشتریان از فرم‌ها
• 43. مدیریت حجم بالای داده
• 44. پردازش بلادرنگ (Real-time) تحلیل احساسات
• 45. معماری سیستم‌های تحلیل احساسات مقیاس‌پذیر
• 46. ذخیره‌سازی نتایج تحلیل احساسات
• 47. پایگاه‌های داده برای ذخیره نتایج
• 48. تجسم داده‌های تحلیل احساسات
• 49. نمودارهای توزیع احساسات
• 50. نقشه‌های حرارتی (Heatmaps) احساسات
• 51. داشبوردهای مدیریتی تحلیل احساسات
• 52. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در تحلیل احساسات
• 53. تشخیص احساسات چندوجهی (Multimodal Sentiment Analysis)
• 54. تحلیل احساسات بر اساس جنبه (Aspect-Based Sentiment Analysis)
• 55. شناسایی جنبه‌های محصول/خدمت
• 56. تعیین احساسات برای هر جنبه
• 57. مدل‌سازی احساسات پیچیده
• 58. مدل‌سازی احساسات در متن‌های طولانی
• 59. تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 60. چالش‌های تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 61. معرفی LLMهای آموزش‌دیده بر روی زبان فارسی
• 62. تنظیم دقیق LLMs برای زبان فارسی
• 63. ارزیابی مدل‌ها بر روی داده‌های فارسی
• 64. کاربرد تحلیل احساسات در حوزه‌های مختلف
• 65. تحلیل احساسات در بازاریابی دیجیتال
• 66. تحلیل احساسات در مدیریت برند
• 67. تحلیل احساسات در توسعه محصول
• 68. تحلیل احساسات در خدمات مشتری
• 69. تحلیل احساسات در پیش‌بینی روند بازار
• 70. اخلاق در تحلیل احساسات
• 71. حریم خصوصی داده‌های مشتری
• 72. سوگیری در مدل‌های تحلیل احساسات
• 73. کاهش سوگیری در مدل‌ها
• 74. شفافیت در نتایج تحلیل احساسات
• 75. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های تحلیل احساسات
• 76. حفاظت از داده‌های حساس مشتری
• 77. پیاده‌سازی سیستم تحلیل احساسات: گام به گام
• 78. انتخاب ابزارها و فریم‌ورک‌ها
• 79. مراحل توسعه و استقرار
• 80. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 81. مدیریت چرخه عمر مدل‌های تحلیل احساسات
• 82. مطالعات موردی (Case Studies) در تحلیل احساسات
• 83. تحلیل احساسات برای یک فروشگاه آنلاین
• 84. تحلیل احساسات برای یک پلتفرم خدماتی
• 85. تحلیل احساسات برای یک شرکت نرم‌افزاری
• 86. آینده تحلیل احساسات با LLMs
• 87. روندهای نوظهور در تحلیل احساسات
• 88. نقش هوش مصنوعی مولد در تحلیل احساسات
• 89. چالش‌های آینده در تحلیل احساسات
• 90. توسعه سیستم‌های تحلیل احساسات شخصی‌سازی شده
• 91. مقایسه با روش‌های سنتی تحلیل احساسات
• 92. نکات کلیدی برای موفقیت در پیاده‌سازی
• 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 94. نکات پایانی برای طراحی سیستم‌های تحلیل احساسات
• 95. توسعه مهارت‌های لازم در تحلیل احساسات
• 96. منابع تکمیلی برای مطالعه
• 97. پروژه‌های عملی برای تمرین