دوره آموزش جامع تحلیل احساسات بدون داده‌های آموزشی با رویکرد یادگیری صفرشات (Zero-Shot Learning) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع تحلیل احساسات بدون داده‌های آموزشی با رویکرد یادگیری صفرشات (Zero-Shot Learning)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع میانی: یادگیری صفرشات (Zero-Shot Learning) در تحلیل احساسات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و مفاهیم تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 2. محدودیت‌های مدل‌های نظارت‌شده سنتی و معرفی پارادایم یادگیری صفرشات (Zero-Shot Learning)
• 3. آشنایی با معماری ترنسفورمرها (Transformers) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. مفاهیم پایه‌ای انتقال یادگیری (Transfer Learning) و مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده
• 5. آشنایی با رویکرد NLI (استنتاج زبان طبیعی) به عنوان مبنای دسته‌بندی صفرشات
• 6. پیکربندی محیط توسعه در پایتون و استفاده از کتابخانه Hugging Face Transformers
• 7. کاربرد مدل‌های فشرده و کارآمد مانند BART و RoBERTa در وظایف صفرشات
• 8. طراحی و مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای بهینه‌سازی دسته‌بندی احساسات
• 9. تعریف فرضیه‌ها و لیبل‌های پویا برای تحلیل احساسات بدون نیاز به داده برچسب‌دار
• 10. پیاده‌سازی کد پایه برای تحلیل احساسات صفرشات در پایتون
• 11. مدیریت احساسات چندلایه، پیچیده و ظریف (Nuances) در متون مشتریان
• 12. ارزیابی مدل‌های صفرشات با استفاده از معیارهای استاندارد دقت، صحت و فراخوانی
• 13. مقایسه عملکرد تحلیل احساسات صفرشات با رویکردهای یادگیری نظارت‌شده کلاسیک
• 14. بهینه‌سازی سرعت استنتاج و مدیریت مصرف حافظه در پردازش‌های سنگین زبانی
• 15. استفاده از تکنیک‌های Few-Shot Learning برای بهبود نتایج در صورت وجود داده‌های محدود
• 16. تحلیل احساسات چندزبانه و کاربرد مدل‌های صفرشات روی زبان‌های غیرانگلیسی
• 17. مدیریت متون نویزدار، عامیانه و شبکه‌های اجتماعی در مدل‌های صفرشات
• 18. پایش و تحلیل احساسات نظرات مشتریان و برندینگ (Brand Monitoring) به روش صفرشات
• 19. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های بلادرنگ تحلیل احساسات برای داده‌های جریانی (Streaming Data)
• 20. توسعه یک اپلیکیشن کامل تحلیل احساسات هوشمند بدون نیاز به آموزش مدل در پایتون