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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی و تحلیل احساسات بازار

موضوع کلی: هوش مصنوعی در تحلیل مالی

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های مربوط به بازار سرمایه‌گذاری در سهام مبتنی بر رشد سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری داخلی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مفاهیم اساسی زبان‌شناسی محاسباتی
• 3. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 4. توکن‌سازی و تقسیم‌بندی جملات
• 5. برچسب‌زنی اجزای گفتار (POS Tagging)
• 6. مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها
• 7. بردارسازی کلمات: روش‌های سنتی (Bag of Words, TF-IDF)
• 8. بردارسازی کلمات: روش‌های مدرن (Word2Vec, GloVe)
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در پردازش زبان طبیعی
• 10. مدل‌های LSTM و GRU برای پردازش متوالی
• 11. مفهوم و اهمیت تحلیل احساسات
• 12. روش‌های مبتنی بر لغت‌نامه برای تحلیل احساسات
• 13. روش‌های یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات (Naive Bayes, SVM)
• 14. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات: معیارها و روش‌ها
• 15. تحلیل احساسات در متون فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 16. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های متنی برای تحلیل احساسات
• 17. کاربرد تحلیل احساسات در بازاریابی و تبلیغات
• 18. تحلیل احساسات و نظرسنجی مشتریان
• 19. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 20. شناسایی موضوعات و ترندهای بازار با تحلیل احساسات
• 21. تحلیل احساسات و پیش‌بینی رفتار مشتری
• 22. تحلیل احساسات و مدیریت بحران
• 23. تحلیل احساسات و رصد برند
• 24. مفهوم و کاربرد خوشه‌بندی (Clustering) در تحلیل متون
• 25. خوشه‌بندی متون با استفاده از الگوریتم K-Means
• 26. خوشه‌بندی متون با استفاده از الگوریتم‌های سلسله‌مراتبی
• 27. کاهش ابعاد داده‌ها (Dimensionality Reduction) و کاربرد آن در پردازش زبان طبیعی
• 28. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 29. تحلیل تمایز خطی (LDA)
• 30. مدل‌های موضوعی (Topic Modeling) و کاربردهای آن‌ها
• 31. استخراج اطلاعات (Information Extraction) از متون
• 32. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 33. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 34. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization): روش‌های استخراجی و انتزاعی
• 35. ترجمه ماشینی (Machine Translation) و اصول آن
• 36. مفهوم و کاربرد چت‌بات‌ها (Chatbots)
• 37. ساخت چت‌بات‌های ساده با استفاده از پردازش زبان طبیعی
• 38. تحلیل احساسات چندزبانه
• 39. مفهوم و کاربرد یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پردازش زبان طبیعی
• 40. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models) مانند BERT و کاربرد آن‌ها
• 41. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تحلیل احساسات
• 42. کاربرد تحلیل احساسات در تحلیل اخبار و رسانه‌ها
• 43. تحلیل احساسات و پیش‌بینی روند بازار سهام
• 44. تحلیل احساسات و ارزیابی کیفیت محصولات
• 45. مفهوم و کاربرد یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در پردازش زبان طبیعی