کتاب آموزش جامع تحلیل احساسات متن با مدل‌های یادگیری عمیق و پیاده‌سازی سرویس‌های تحت وب با FastAPI با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع تحلیل احساسات متن با مدل‌های یادگیری عمیق و پیاده‌سازی سرویس‌های تحت وب با FastAPI

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و توسعه سامانه‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و اهمیت تحلیل احساسات در سامانه‌های هوشمند
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای پروژه‌های یادگیری عمیق
• 3. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های پایه در حوزه هوش مصنوعی
• 4. کار با کتابخانه‌های مدیریت داده و پیش‌پردازش متن
• 5. مفاهیم پایه در مدل‌سازی زبانی و یادگیری ماشین
• 6. آشنایی با ساختار و معماری ترنسفورمرها در پردازش متن
• 7. مبانی مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده و کتابخانه Huggingface
• 8. بررسی مدل BERT و کاربردهای آن در تحلیل متن
• 9. نحوه پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 10. توکنایز کردن متن و آماده‌سازی داده‌های ورودی
• 11. استفاده از PyTorch برای بارگذاری و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی
• 12. آموزش گام‌به‌گام پیاده‌سازی مدل تحلیل احساسات با BERT
• 13. ارزیابی عملکرد مدل‌های تحلیل احساسات بر روی داده‌های متنی
• 14. روش‌های بهینه‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 15. ذخیره‌سازی و مدیریت وزن‌های مدل‌های هوش مصنوعی
• 16. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک FastAPI برای توسعه سرویس‌های وب
• 17. اصول طراحی رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی استاندارد
• 18. آشنایی با ساختار پروژه‌های وب در پایتون
• 19. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در محیط FastAPI
• 20. اعتبارسنجی داده‌های ورودی با استفاده از Pydantic
• 21. یکپارچه‌سازی مدل هوش مصنوعی در ساختار سرویس وب
• 22. ایجاد اندپوینت‌های لازم برای تحلیل متن در لحظه
• 23. مدیریت خطاهای رایج در پیاده‌سازی سرویس‌های هوشمند
• 24. بهینه‌سازی پاسخ‌دهی سرویس‌های وب با پردازش غیرهمگام
• 25. استفاده از قابلیت‌های Async در FastAPI برای افزایش کارایی
• 26. امنیت در سرویس‌های وب و احراز هویت کاربران مجاز
• 27. مستندسازی خودکار سرویس‌ها با استفاده از Swagger
• 28. تست و عیب‌یابی سرویس‌های تحلیل احساسات
• 29. مبانی استقرار سرویس‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی
• 30. استفاده از کانتینرها برای مدیریت و اجرای سرویس‌های هوشمند
• 31. اصول مقیاس‌پذیری سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 32. مانیتورینگ و پایش عملکرد سرویس‌های مستقر شده
• 33. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 34. چالش‌های پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند در محیط‌های واقعی
• 35. توسعه پروژه‌های مبتنی بر مدل‌های زبان در چارچوب‌های استاندارد ملی