کتاب تحلیل احساسات بلادرنگ با هوش مصنوعی محدود (Narrow AI) 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 تحلیل احساسات بلادرنگ با هوش مصنوعی محدود (Narrow AI)

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات و کاربردهای آن
  • 2. تحلیل احساسات: چالش‌ها و رویکردها
  • 3. هوش مصنوعی محدود (Narrow AI) در تحلیل احساسات
  • 4. مفاهیم کلیدی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 5. پیش‌پردازش متن برای تحلیل احساسات
  • 6. توکنایزیشن (Tokenization) و نرمال‌سازی متن
  • 7. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 8. ریشه‌یابی کلمات (Stemming & Lemmatization)
  • 9. بردارسازی متن: Bag of Words (BoW)
  • 10. بردارسازی متن: TF-IDF
  • 11. معرفی مدل‌های ماشین‌لیرنینگ برای تحلیل احساسات
  • 12. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) برای تحلیل احساسات
  • 13. ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای تحلیل احساسات
  • 14. درخت تصمیم (Decision Tree) و جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 15. شبکه‌های عصبی ساده (Simple Neural Networks)
  • 16. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل احساسات: NLTK
  • 17. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل احساسات: spaCy
  • 18. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل احساسات: scikit-learn
  • 19. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل احساسات: TensorFlow/Keras
  • 20. ساخت یک مدل تحلیل احساسات ساده با scikit-learn
  • 21. ارزیابی مدل تحلیل احساسات: دقت، بازیابی، F1-score
  • 22. بهینه‌سازی مدل تحلیل احساسات: تنظیم پارامترها
  • 23. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی: توییتر
  • 24. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی: فیسبوک
  • 25. تحلیل احساسات در متون فارسی: چالش‌ها و راهکارها
  • 26. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 27. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای تحلیل احساسات
  • 28. استفاده از Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
  • 29. استفاده از Transformer Models (BERT, RoBERTa)
  • 30. تحلیل احساسات بلادرنگ (Real-time Sentiment Analysis)
  • 31. معماری سیستم تحلیل احساسات بلادرنگ
  • 32. استفاده از Kafka یا RabbitMQ برای جریان داده‌ها
  • 33. استفاده از Redis یا Memcached برای ذخیره‌سازی موقت
  • 34. استفاده از پایگاه داده‌های NoSQL (MongoDB, Cassandra)
  • 35. مصورسازی نتایج تحلیل احساسات
  • 36. داشبوردهای تحلیل احساسات
  • 37. استفاده از APIهای تحلیل احساسات
  • 38. تحلیل احساسات و بازاریابی
  • 39. تحلیل احساسات و خدمات مشتریان
  • 40. تحلیل احساسات و نظرسنجی
  • 41. تحلیل احساسات و پیش‌بینی روندها
  • 42. ملاحظات اخلاقی در تحلیل احساسات
  • 43. حریم خصوصی و تحلیل احساسات
  • 44. سوگیری (Bias) در مدل‌های تحلیل احساسات
  • 45. آینده تحلیل احساسات
تگ‌ها: artificial intelligence machine learning narrow ai nlp python real-time sentiment analysis بلادرنگ پایتون پردازش زبان طبیعی تحلیل احساسات متن کاوی هوش مصنوعی هوش مصنوعی محدود یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.