کتاب مبانی هوش مصنوعی در تحلیل متون و داده‌کاوی هوشمند با رویکرد کاربردی در صنعت و پژوهش با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی هوش مصنوعی در تحلیل متون و داده‌کاوی هوشمند با رویکرد کاربردی در صنعت و پژوهش

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با محیط‌های برنامه‌نویسی و کتابخانه‌های پایتون برای داده‌کاوی
• 3. پیش‌پردازش داده‌های متنی و پاک‌سازی متون فارسی و انگلیسی
• 4. روش‌های استخراج ویژگی از متن و مدل‌های کیسه کلمات
• 5. مفاهیم آماری در تحلیل داده‌های حجیم
• 6. یادگیری نظارت‌شده در طبقه‌بندی متون
• 7. الگوریتم‌های رگرسیون برای پیش‌بینی مقادیر عددی در داده‌ها
• 8. یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی اسناد متنی
• 9. کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی در داده‌های متنی
• 10. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از معیارهای دقت و فراخوانی
• 11. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق
• 12. کاربرد بردارهای کلمه در تحلیل معنایی متون
• 13. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی در پردازش توالی‌ها
• 14. مدل‌های حافظه طولانی کوتاه مدت برای تحلیل متن
• 15. مکانیسم توجه و نقش آن در بهبود مدل‌های زبانی
• 16. آشنایی با ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ
• 17. استخراج موجودیت‌های نام‌دار در متون فارسی
• 18. تحلیل احساسات و نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی داخلی
• 19. استخراج کلیدواژه‌ها و خلاصه‌سازی خودکار متون
• 20. کاربرد یادگیری ماشین در طبقه‌بندی موضوعی اسناد اداری
• 21. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و تشخیص جوامع مجازی
• 22. روش‌های تشخیص هرزنامه و پالایش محتوا در سامانه‌های دیجیتال
• 23. سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند بر پایه تحلیل داده‌های کاربر
• 24. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های مالی و اقتصادی
• 25. روش‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده برای کاهش نیاز به برچسب‌گذاری داده‌ها
• 26. یادگیری تقویتی و کاربرد آن در بهینه‌سازی فرآیندها
• 27. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در داده‌کاوی
• 28. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای اجرا در سیستم‌های محلی
• 29. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل‌های هوشمند
• 30. آشنایی با چارچوب‌های متن‌باز برای توسعه هوش مصنوعی
• 31. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین در سازمان‌ها
• 32. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های محدود
• 33. ترکیب روش‌های آماری و یادگیری عمیق در تحلیل متن
• 34. پیاده‌سازی موتورهای جستجوی هوشمند مبتنی بر معناشناسی
• 35. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل متون تخصصی پزشکی و فنی
• 36. روش‌های مقابله با سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 37. امنیت در مدل‌های یادگیری ماشین و مقابله با حملات خصمانه
• 38. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل گزارش‌های سازمانی
• 39. آینده‌پژوهی در حوزه هوش مصنوعی و کاربردهای آن در صنعت کشور