کتاب تحلیل احساسات و پردازش زبان طبیعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل احساسات و پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: مدل‌سازی ریاضی پدیده‌های پیچیده

موضوع میانی: مدل‌سازی تحلیل اکتشافی داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تحلیل احساسات: مقدمه‌ای و کاربردها
• 2. پردازش زبان طبیعی: مفاهیم پایه
• 3. مجموعه‌های داده در پردازش زبان طبیعی
• 4. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 5. توکن‌سازی و تقسیم‌بندی جملات
• 6. برچسب‌زنی اجزای گفتار (POS Tagging)
• 7. ریشه‌یابی و لماتیزاسیون در زبان فارسی
• 8. مدل‌های زبانی و محاسبات احتمالاتی
• 9. بردارسازی متن: روش‌های Bag-of-Words
• 10. بردارسازی متن: TF-IDF
• 11. بردارسازی متن: Word Embeddings (Word2Vec)
• 12. بردارسازی متن: GloVe
• 13. بردارسازی متن: FastText
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 15. شبکه‌های حافظه‌بلند کوتاه‌مدت (LSTM)
• 16. شبکه‌های گیت‌دار بازگشتی (GRU)
• 17. معماری‌های Encoder-Decoder
• 18. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 19. مدل‌های ترانسفورمر
• 20. BERT: معماری و کاربردها
• 21. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 22. تحلیل احساسات مبتنی بر ماشین یادگیری سنتی
• 23. تحلیل احساسات با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 24. دسته‌بندی متن: رویکردها و الگوریتم‌ها
• 25. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 26. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 27. خلاصه‌سازی متن: روش‌های استخراجی
• 28. خلاصه‌سازی متن: روش‌های انتزاعی
• 29. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 30. پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 31. ترجمه ماشینی: مفاهیم و چالش‌ها
• 32. مدل‌های ترجمه ماشینی عصبی
• 33. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 34. متریک‌های ارزیابی تحلیل احساسات
• 35. متریک‌های ارزیابی ترجمه ماشینی
• 36. کاربردهای تحلیل احساسات در بازاریابی
• 37. کاربردهای تحلیل احساسات در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 38. کاربردهای تحلیل احساسات در خدمات مشتری
• 39. تحلیل احساسات و تشخیص اخبار جعلی
• 40. پردازش زبان طبیعی و چت‌بات‌ها
• 41. پردازش زبان طبیعی و دستیارهای صوتی
• 42. چالش‌های پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 43. منابع و ابزارهای پردازش زبان طبیعی
• 44. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 45. استفاده از GPU برای پردازش زبان طبیعی