کتاب جامع تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی با هوش مصنوعی شناختی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی با هوش مصنوعی شناختی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های اجتماعی

موضوع میانی: تحلیل احساسات و پردازش زبان طبیعی شناختی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی شناختی (Cognitive AI) و کاربرد آن در پردازش داده‌های اجتماعی
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و نظرسنجی دیجیتال
• 3. جمع‌آوری و استخراج داده‌های متنی از شبکه‌های اجتماعی (توییتر، اینستاگرام و تلگرام)
• 4. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) برای متون غیررسمی شبکه‌های اجتماعی
• 5. پیش‌پردازش و پاکسازی متن: حذف نویز، استمینگ و لمتیزاسیون متون شبکه‌های اجتماعی
• 6. مدل‌سازی زبانی و روش‌های تبدیل متن به بردار (Word Embeddings و TF-IDF)
• 7. معرفی رویکردهای یادگیری ماشین سنتی در طبقه‌بندی احساسات متون
• 8. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق (CNN و RNN) برای تحلیل احساسات عمیق
• 9. معرفی معماری ترنسفورمر (Transformer) و مدل‌های زبانی بزرگ (BERT و RoBERTa) در تحلیل احساسات
• 10. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تشخیص لحن و هیجان
• 11. تحلیل احساسات جنبه‌محور (Aspect-Based Sentiment Analysis) در نظرات کاربران
• 12. شناخیص کنایه، طعنه و استعاره در متون شبکه‌های اجتماعی با هوش مصنوعی
• 13. تحلیل احساسات چندوجهی (Multimodal Sentiment Analysis) مبتنی بر متن و تصویر
• 14. تشخیص هیجان‌های پیچیدہ (خشم، شادی، ترس، غم و تعجب) در محتوای کاربران
• 15. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و مدل‌سازی انتشار احساسات (Sentiment Diffusion)
• 16. تشخیص اخبار جعلی (Fake News) و کمپین‌های دستکاری افکار عمومی
• 17. داشبوردسازی و مصورسازی داده‌های تحلیل احساسات به صورت بلادرنگ
• 18. مدیریت مقیاس‌پذیری و پردازش داده‌های کلان (Big Data) در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 19. پیاده‌سازی سیستم‌های پایش برند (Brand Monitoring) با هوش مصنوعی
• 20. بررسی مسائل اخلاقی، حریم خصوصی و سوگیری‌های الگوریتمی در تحلیل احساسات
• 21. پروژه عملی: ساخت یک پلتفرم کامل تحلیل احساسات شبکه‌های اجتماعی از صفر تا صد