دوره پردازش زبان طبیعی برای درک احساسات همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی برای درک احساسات

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای خانگی

موضوع میانی: AI for AI Empathy

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. تحلیل واژگان و ریشه‌یابی کلمات
• 3. مجموعه‌های داده‌ی متنی و منابع موجود
• 4. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 5. توکن‌سازی و بخش‌بندی جملات
• 6. برچسب‌زنی اجزای گفتار
• 7. مدل‌های زبانی آماری
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای پردازش متن
• 9. مدل‌های ترانسفورمر و مکانیسم توجه
• 10. استخراج ویژگی‌های متنی
• 11. نمایش برداری کلمات (Word Embeddings)
• 12. تحلیل احساسات: مقدمه‌ای و کاربردها
• 13. روش‌های مبتنی بر واژگان در تحلیل احساسات
• 14. روش‌های یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تحلیل احساسات
• 16. مدل‌های پیشرفته‌تر تحلیل احساسات
• 17. شناسایی قطبیت احساسات (مثبت، منفی، خنثی)
• 18. تشخیص شدت احساسات
• 19. تحلیل احساسات در متون فارسی
• 20. چالش‌های تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 21. پردازش زبان طبیعی برای شبکه‌های اجتماعی
• 22. تحلیل احساسات در توییتر و اینستاگرام
• 23. تحلیل نظرات مشتریان و بازخورد محصولات
• 24. تحلیل احساسات در اخبار و رسانه‌ها
• 25. استخراج اطلاعات از متون احساسی
• 26. شناسایی احساسات و عواطف پنهان
• 27. تشخیص طنز و کنایه در متن
• 28. تحلیل احساسات چندزبانه
• 29. استفاده از منابع دانش برای تحلیل احساسات
• 30. مدل‌های ترکیبی در تحلیل احساسات
• 31. کاربرد تحلیل احساسات در روانشناسی
• 32. کاربرد تحلیل احساسات در بازاریابی
• 33. کاربرد تحلیل احساسات در علوم سیاسی
• 34. تحلیل احساسات و تشخیص اخبار جعلی
• 35. تحلیل احساسات و پیش‌بینی رفتار کاربران
• 36. تفسیرپذیری مدل‌های تحلیل احساسات
• 37. ارزیابی عملکرد مدل‌های تحلیل احساسات
• 38. مجموعه‌های داده‌ی استاندارد برای تحلیل احساسات
• 39. ابزارهای متن‌باز برای پردازش زبان طبیعی و تحلیل احساسات
• 40. روندها و چالش‌های آینده در تحلیل احساسات
• 41. بهینه‌سازی مدل‌های تحلیل احساسات برای منابع محدود
• 42. استفاده از یادگیری تقویتی در تحلیل احساسات
• 43. تحلیل احساسات و اخلاق
• 44. حریم خصوصی و تحلیل احساسات
• 45. تأثیر سوگیری در مدل‌های تحلیل احساسات