اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش کاربردی تحلیل احساسات در متون فارسی و انگلیسی با استفاده از مدل‌های زبانی BERT و کتابخانه HuggingFace

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی تحلیل احساسات در متون فارسی و انگلیسی با استفاده از مدل‌های زبانی BERT و کتابخانه HuggingFace

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل داده‌های متنی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل احساسات و کاربردهای آن در تحلیل داده‌های متنی
• 2. آشنایی با ساختار و مفاهیم پردازش زبان طبیعی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای پردازش متن
• 4. آشنایی با کتابخانه‌های پایه در یادگیری ماشین و پردازش متن
• 5. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و معماری ترنسفورمر
• 6. ساختار و عملکرد مدل BERT در درک متون
• 7. بررسی کتابخانه HuggingFace و اکوسیستم آن
• 8. پیش‌پردازش داده‌های متنی شامل توکن‌بندی و پاک‌سازی
• 9. کار با مجموعه‌داده‌های متنی برای آموزش مدل
• 10. آشنایی با توکن‌سازهای اختصاصی مدل BERT
• 11. تبدیل متن به بردار (Embedding) در مدل‌های زبانی
• 12. آموزش گام‌به‌گام لایه طبقه‌بندی روی مدل BERT
• 13. آماده‌سازی داده‌های فارسی برای مدل‌های زبانی
• 14. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained) برای زبان فارسی
• 15. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT برای تحلیل احساسات
• 16. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی پارامترها در زمان آموزش
• 17. بررسی توابع هزینه و بهینه‌سازها در یادگیری عمیق
• 18. ارزیابی دقت مدل با استفاده از معیارهای استاندارد
• 19. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) در پروژه‌های متنی
• 20. استفاده از PyTorch برای مدیریت فرآیند آموزش مدل
• 21. پیاده‌سازی مدل تحلیل احساسات برای نظرات کاربران
• 22. روش‌های مقابله با بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های زبانی
• 23. کار با داده‌های نامتوازن در پروژه‌های تحلیل احساسات
• 24. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) برای اطمینان از صحت مدل
• 25. استفاده از مدل‌های DistilBERT برای افزایش سرعت پردازش
• 26. تجسم نتایج تحلیل احساسات با استفاده از نمودارهای آماری
• 27. پیش‌بینی احساسات در متون چندزبانه
• 28. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 29. استقرار مدل تحلیل احساسات در یک محیط کاربردی ساده
• 30. بررسی اخلاق در هوش مصنوعی و سوگیری‌های داده‌ای
• 31. بهینه‌سازی مدل برای اجرا در سیستم‌های با منابع محدود
• 32. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود مدل
• 33. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی و پلتفرم‌های رسمی
• 34. کاربرد تحلیل احساسات در تحلیل بازخورد مشتریان
• 35. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین و گزارش‌دهی نتایج
• 36. نکات کلیدی در پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی منطبق بر استانداردهای بومی
• 37. مطالعه موردی تحلیل احساسات در متون خبری و آموزشی
• 38. توسعه ابزارهای مبتنی بر تحلیل متن برای پشتیبانی از کاربران
• 39. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش متون کاربران
• 40. چشم‌انداز آینده مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای تخصصی آن‌ها