کتاب آموزش کاربردی یادگیری صفر-شات برای تحلیل ترندها و الگوهای نوظهور در رسانه‌های اجتماعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی یادگیری صفر-شات برای تحلیل ترندها و الگوهای نوظهور در رسانه‌های اجتماعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری صفر-شات (Zero-Shot Learning) در تحلیل داده‌های رسانه‌های اجتماعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه‌ای یادگیری صفر-شات (Zero-Shot Learning) و ضرورت آن در تحلیل داده‌های نوین
  • 2. آشنایی با چالش‌های طبقه‌بندی متن و تصویر در رسانه‌های اجتماعی بدون نیاز به داده‌های برچسب‌دار
  • 3. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و مدل‌های چندوجهی در بستر یادگیری صفر-شات
  • 4. نقش فضای نهفته مشترک (Shared Embedding Space) در تطبیق کلاس‌های دیده نشده
  • 5. استفاده از رویکردهای مبتنی بر پرامپت (Prompt-based Learning) در تحلیل ترندهای شبکه‌های اجتماعی
  • 6. پیش‌پردازش داده‌های متنی و استخراج ویژگی‌های کلیدی از پست‌ها و توییت‌ها
  • 7. تحلیل احساسات و تشخیص نظرات کاربران بدون نیاز به داده‌های آموزشی اختصاصی
  • 8. شناسایی هشتگ‌های داغ و ترندهای نوظهور با تکنیک‌های تطبیق معنایی صفر-شات
  • 9. کاربرد مدل‌های CLIP و مدل‌های مشابه در تحلیل چندوجهی تصاویر و متن‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 10. طبقه‌بندی موضوعی خودکار محتواهای شبکه‌های اجتماعی با الگوریتم‌های صفر-شات
  • 11. مدیریت و پردازش جریان‌های داده‌ی زنده (Streaming Data) در مقیاس بزرگ
  • 12. استفاده از تکنیک‌های انتقال دانش (Transfer Learning) و پیوند آن با قابلیت‌های صفر-شات
  • 13. بهینه‌سازی و تنظیم پرامپت‌ها (Prompt Tuning) برای افزایش دقت تحلیل ترندها
  • 14. ارزیابی عملکرد مدل‌های صفر-شات با استفاده از معیارهای ارزیابی استاندارد (Precision, Recall, F1-Score)
  • 15. مقایسه کارایی روش‌های یادگیری صفر-شات با مدل‌های نظارت‌شده سنتی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 16. شناسایی اخبار جعلی و اطلاعات نادرست نوظهور با رویکرد صفر-شات
  • 17. تحلیل رفتار مصرف‌کننده و برندواچینگ (Brand Watching) به کمک الگوریتم‌های صفر-شات
  • 18. پیاده‌سازی عملیاتی مدل‌های صفر-شات با استفاده از فریمورک‌های پایتون و Hugging Face
  • 19. استقرار و مقیاس‌پذیری سیستم‌های تحلیل ترند هوشمند در بستر ابر
  • 20. پروژه جامع: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم کامل تحلیل ترندهای شبکه‌های اجتماعی با یادگیری صفر-شات
تگ‌ها: Artificial Intelligence Big Data Analytics CLIP Model Deep Learning Large Language Models Machine Learning Natural Language Processing Prompt Engineering Python AI Sentiment Analysis Social Media Mining Social Media Trend Analysis Text Classification Trend Detection Zero-Shot Learning

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.