دوره ساخت شاخص احساسی دستمزد با مدل‌های زبانی بزرگ: پیش‌بینی پویایی دستمزد و طراحی سیاست‌های اقتصادی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت شاخص احساسی دستمزد با مدل‌های زبانی بزرگ: پیش‌بینی پویایی دستمزد و طراحی سیاست‌های اقتصادی

موضوع کلی: تحلیل احساسات در داده‌های اقتصادی با استفاده از هوش مصنوعی

موضوع میانی: شاخص‌های احساسی دستمزد و کاربرد آنها در پیش‌بینی‌های اقتصادی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات و کاربرد آن در اقتصاد
• 2. چالش‌های تحلیل احساسات در داده‌های اقتصادی
• 3. نقش داده‌های متنی در تحلیل اقتصادی
• 4. مبانی داده‌های نظرسنجی در حوزه اقتصادی
• 5. اهمیت داده‌های دستمزد در تحلیل اقتصادی
• 6. مفهوم احساسات (Sentiment) در تحلیل اقتصادی
• 7. مفهوم شاخص احساسی (Sentiment Index)
• 8. چالش‌های استخراج احساسات از متون خام
• 9. مقدمه بر مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs)
• 10. معماری‌های کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ
• 11. انواع مدل‌های زبانی بزرگ (GPT، BERT، T5 و غیره)
• 12. نحوه کارکرد مدل‌های زبانی بزرگ در پردازش زبان طبیعی
• 13. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 14. پیش‌پردازش متون برای تحلیل احساسات
• 15. پاکسازی متون (حذف نویز، علائم نگارشی، اعداد)
• 16. توکن‌سازی (Tokenization)
• 17. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 18. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 19. نمایش متون در قالب برداری (Vectorization)
• 20. مدل‌های Bag-of-Words (BoW)
• 21. مدل‌های TF-IDF
• 22. مقدمه‌ای بر مدل‌های جاسازی کلمه (Word Embeddings)
• 23. Word2Vec
• 24. GloVe
• 25. FastText
• 26. کاربرد جاسازی کلمات در مدل‌های زبانی بزرگ
• 27. مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 28. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
• 29. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 30. یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-supervised Learning)
• 31. دسته‌بندی متون (Text Classification)
• 32. معیارهای ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی
• 33. دقت (Accuracy)
• 34. دقت (Precision)
• 35. یادآوری (Recall)
• 36. امتیاز F1
• 37. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری عمیق برای NLP
• 38. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
• 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای متن
• 40. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 41. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 42. شبکه‌های ترنسفورمر (Transformer Networks)
• 43. معماری انکودر-دیکودر
• 44. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 45. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در NLP
• 46. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (Pre-training)
• 47. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (Fine-tuning)
• 48. مجموعه داده‌های نظرسنجی دستمزد
• 49. ساختار و محتوای داده‌های نظرسنجی دستمزد
• 50. استخراج نظرات (Comments) از داده‌های نظرسنجی
• 51. برچسب‌گذاری احساسات (Sentiment Labeling) برای داده‌های دستمزد
• 52. روش‌های برچسب‌گذاری دستی (Manual Annotation)
• 53. چالش‌های برچسب‌گذاری دستی
• 54. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای برچسب‌گذاری خودکار
• 55. استخراج شاخص‌های احساسی دستمزد
• 56. تعریف دقیق شاخص احساسی دستمزد
• 57. روش‌های استخراج احساسات خرد (Fine-grained Sentiment Extraction)
• 58. شناسایی ابعاد احساسات مرتبط با دستمزد
• 59. مثبت، منفی، خنثی در احساسات دستمزد
• 60. تحلیل احساسات مضاعف (Aspect-based Sentiment Analysis)
• 61. کاربرد LLMs برای استخراج احساسات دستمزد
• 62. طراحی Prompt برای LLMs جهت استخراج احساسات
• 63. مهندسی Prompt (Prompt Engineering)
• 64. مثال‌های عملی Prompt نویسی برای احساسات دستمزد
• 65. استفاده از Zero-shot Learning با LLMs
• 66. استفاده از Few-shot Learning با LLMs
• 67. ارزیابی عملکرد LLMs در استخراج احساسات دستمزد
• 68. داده‌های واقعی نظرسنجی دستمزد
• 69. تجزیه و تحلیل آماری داده‌های دستمزد
• 70. روش‌های بصری‌سازی داده‌های احساسی دستمزد
• 71. روندهای تاریخی احساسات دستمزد
• 72. همبستگی احساسات دستمزد با شاخص‌های اقتصادی کلان
• 73. رابطه احساسات دستمزد و انتظارات تورمی
• 74. رابطه احساسات دستمزد و رضایت شغلی
• 75. رابطه احساسات دستمزد و تصمیمات استخدام
• 76. کاربرد شاخص احساسی دستمزد در پیش‌بینی‌های اقتصادی
• 77. پیش‌بینی نرخ تورم با استفاده از شاخص احساسی دستمزد
• 78. پیش‌بینی رشد اقتصادی با استفاده از شاخص احساسی دستمزد
• 79. پیش‌بینی سیاست‌های پولی با تاثیر از شاخص احساسی دستمزد
• 80. پیش‌بینی رفتار مصرف‌کنندگان
• 81. کاربرد در طراحی سیاست‌های اقتصادی
• 82. تاثیر شاخص احساسی دستمزد بر تصمیمات سیاست‌گذاران
• 83. ارائه توصیه‌های سیاستی مبتنی بر تحلیل احساسات
• 84. مدیریت انتظارات اقتصادی
• 85. جبران شکاف‌های اطلاعاتی در تحلیل اقتصادی
• 86. مطالعات موردی (Case Studies) در استفاده از شاخص احساسی دستمزد
• 87. مطالعات موردی در کشورهای مختلف
• 88. مقایسه با شاخص‌های اقتصادی سنتی
• 89. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از شاخص احساسی دستمزد
• 90. اعتبارسنجی شاخص احساسی دستمزد
• 91. ملاحظات اخلاقی در تحلیل احساسات اقتصادی
• 92. حریم خصوصی داده‌ها
• 93. سوگیری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 94. پیاده‌سازی عملی شاخص احساسی دستمزد
• 95. ابزارها و پلتفرم‌های مورد نیاز
• 96. زبان‌های برنامه‌نویسی (Python)
• 97. کتابخانه‌های NLP (NLTK, SpaCy, Transformers)
• 98. چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 99. کار با API مدل‌های زبانی بزرگ (OpenAI, Hugging Face)
• 100. ایجاد داشبوردهای مدیریتی برای شاخص احساسی دستمزد