کتاب تحلیل احساسات و پردازش متن با استفاده از Vertex AI با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل احساسات و پردازش متن با استفاده از Vertex AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Google AI Platform (Vertex AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات در پردازش متن
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. کاربردها و اهمیت تحلیل احساسات
• 4. معرفی پلتفرم Vertex AI
• 5. آشنایی با ابزارهای Vertex AI برای NLP
• 6. انواع رویکردهای تحلیل احساسات
• 7. تحلیل احساسات مبتنی بر واژگان
• 8. تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری ماشین
• 9. تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری عمیق
• 10. مجموعه داده‌های متنی و پیش‌پردازش آن‌ها
• 11. پاکسازی متن (حذف نویز، علائم نگارشی)
• 12. نرمال‌سازی متن (تبدیل به حروف کوچک، حذف فاصله‌های اضافی)
• 13. توکن‌سازی (Tokenization)
• 14. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 15. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 16. ساخت واژگان (Vocabulary Building)
• 17. نمایش متنی (Text Representation)
• 18. مدل‌های Bag-of-Words (BoW)
• 19. مدل‌های TF-IDF
• 20. مدل‌های Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 21. مدل‌های FastText
• 22. معرفی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 23. مدل‌های Transformer
• 24. معرفی BERT
• 25. معرفی GPT
• 26. معرفی RoBERTa
• 27. معرفی XLNet
• 28. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تحلیل احساسات (Fine-tuning)
• 29. آماده‌سازی داده برای تنظیم دقیق
• 30. تنظیم پارامترهای مدل
• 31. ارزیابی مدل‌های تنظیم شده
• 32. معرفی Vertex AI Pipelines برای NLP
• 33. طراحی و پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های NLP
• 34. مانیتورینگ و مدیریت پایپ‌لاین‌ها
• 35. آموزش مدل‌های تحلیل احساسات در Vertex AI
• 36. انتخاب الگوریتم‌های مناسب
• 37. آماده‌سازی داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
• 38. تنظیم هایپرپارامترها
• 39. آموزش مدل با استفاده از Vertex AI Training
• 40. نظارت بر فرآیند آموزش
• 41. ارزیابی مدل‌های آموزش‌دیده
• 42. متریک‌های ارزیابی تحلیل احساسات (دقت، صحت، بازیابی، F1-score)
• 43. تحلیل احساسات چندکلاسه
• 44. شناسایی احساسات مثبت، منفی و خنثی
• 45. شناسایی احساسات پیچیده‌تر (شادی، غم، عصبانیت)
• 46. تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه (Aspect-Based Sentiment Analysis)
• 47. شناسایی جنبه‌های مورد بحث در متن
• 48. استخراج احساسات مرتبط با هر جنبه
• 49. کاربرد تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 50. تحلیل احساسات نظرات کاربران در مورد محصولات
• 51. پایش برند و شهرت در فضای مجازی
• 52. تحلیل احساسات اخبار و رویدادها
• 53. تحلیل احساسات در حوزه خدمات مشتریان
• 54. تحلیل احساسات متون فارسی
• 55. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 56. استفاده از منابع زبان فارسی در Vertex AI
• 57. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 58. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات فارسی
• 59. کاربرد تحلیل احساسات در حوزه فقه و احکام اسلامی (با رویکرد علمی و رسمی)
• 60. تحلیل احساسات در متون دینی
• 61. استخراج دیدگاه‌ها و نظرات در متون فقهی
• 62. کاربرد تحلیل احساسات در حوزه اقتصاد و بانکداری اسلامی (با رویکرد رسمی)
• 63. تحلیل احساسات در گزارش‌های اقتصادی
• 64. پایش اخبار اقتصادی و تأثیر آن بر بازار
• 65. تحلیل احساسات در حوزه روانشناسی خانواده (بر مبنای خانواده ایرانی-اسلامی)
• 66. تحلیل احساسات در پیام‌های مرتبط با روابط خانوادگی
• 67. شناسایی مشکلات و نیازهای خانواده
• 68. تحلیل احساسات در حوزه تاریخ و سیاست (با تأکید بر منافع ملی و چارچوب رسمی)
• 69. تحلیل احساسات در تحلیل گفتمان سیاسی
• 70. پایش افکار عمومی نسبت به سیاست‌ها
• 71. تحلیل احساسات در حوزه علوم پزشکی (مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 72. تحلیل احساسات در بازخورد بیماران
• 73. پایش رضایت‌مندی از خدمات درمانی
• 74. موضوعات پیشرفته در تحلیل احساسات
• 75. شناسایی طنز و کنایه در متن
• 76. شناسایی احساسات پنهان و ضمنی
• 77. مدل‌های ترکیبی برای تحلیل احساسات
• 78. مدیریت و استقرار مدل‌های تحلیل احساسات در Vertex AI
• 79. استقرار مدل به عنوان API
• 80. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 81. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
• 82. اخلاق در تحلیل احساسات
• 83. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 84. جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
• 85. مسئولیت‌پذیری در استفاده از نتایج تحلیل احساسات
• 86. آینده تحلیل احساسات و پردازش متن
• 87. روندهای جدید در NLP
• 88. توسعه ابزارهای پیشرفته‌تر در Vertex AI
• 89. کاربردهای نوظهور تحلیل احساسات
• 90. جمع‌بندی و راهنمایی برای پروژه‌های عملی
• 91. اصول توسعه پایدار در پروژه‌های NLP
• 92. تمرینات عملی و پروژه‌های موردی
• 93. مرور منابع و مستندات Vertex AI
• 94. نکات کلیدی برای موفقیت در پروژه‌های تحلیل احساسات
• 95. فرصت‌های شغلی در حوزه NLP و تحلیل احساسات
• 96. جستجوی پیشرفته در مستندات Vertex AI
• 97. تنظیمات پیشرفته برای پایپ‌لاین‌های Vertex AI
• 98. مدیریت نسخه مدل‌ها در Vertex AI
• 99. استفاده از قابلیت‌های AutoML در Vertex AI برای تحلیل احساسات
• 100. مقایسه رویکردهای مختلف در تحلیل احساسات