دوره تحلیل احساسات بلادرنگ با هوش مصنوعی محدود (Narrow AI) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل احساسات بلادرنگ با هوش مصنوعی محدود (Narrow AI)

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات و کاربردهای آن
• 2. تحلیل احساسات: چالش‌ها و رویکردها
• 3. هوش مصنوعی محدود (Narrow AI) در تحلیل احساسات
• 4. مفاهیم کلیدی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 5. پیش‌پردازش متن برای تحلیل احساسات
• 6. توکنایزیشن (Tokenization) و نرمال‌سازی متن
• 7. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 8. ریشه‌یابی کلمات (Stemming & Lemmatization)
• 9. بردارسازی متن: Bag of Words (BoW)
• 10. بردارسازی متن: TF-IDF
• 11. معرفی مدل‌های ماشین‌لیرنینگ برای تحلیل احساسات
• 12. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) برای تحلیل احساسات
• 13. ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای تحلیل احساسات
• 14. درخت تصمیم (Decision Tree) و جنگل تصادفی (Random Forest)
• 15. شبکه‌های عصبی ساده (Simple Neural Networks)
• 16. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل احساسات: NLTK
• 17. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل احساسات: spaCy
• 18. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل احساسات: scikit-learn
• 19. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل احساسات: TensorFlow/Keras
• 20. ساخت یک مدل تحلیل احساسات ساده با scikit-learn
• 21. ارزیابی مدل تحلیل احساسات: دقت، بازیابی، F1-score
• 22. بهینه‌سازی مدل تحلیل احساسات: تنظیم پارامترها
• 23. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی: توییتر
• 24. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی: فیسبوک
• 25. تحلیل احساسات در متون فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 26. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 27. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای تحلیل احساسات
• 28. استفاده از Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 29. استفاده از Transformer Models (BERT, RoBERTa)
• 30. تحلیل احساسات بلادرنگ (Real-time Sentiment Analysis)
• 31. معماری سیستم تحلیل احساسات بلادرنگ
• 32. استفاده از Kafka یا RabbitMQ برای جریان داده‌ها
• 33. استفاده از Redis یا Memcached برای ذخیره‌سازی موقت
• 34. استفاده از پایگاه داده‌های NoSQL (MongoDB, Cassandra)
• 35. مصورسازی نتایج تحلیل احساسات
• 36. داشبوردهای تحلیل احساسات
• 37. استفاده از APIهای تحلیل احساسات
• 38. تحلیل احساسات و بازاریابی
• 39. تحلیل احساسات و خدمات مشتریان
• 40. تحلیل احساسات و نظرسنجی
• 41. تحلیل احساسات و پیش‌بینی روندها
• 42. ملاحظات اخلاقی در تحلیل احساسات
• 43. حریم خصوصی و تحلیل احساسات
• 44. سوگیری (Bias) در مدل‌های تحلیل احساسات
• 45. آینده تحلیل احساسات