فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل احساسات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل احساسات

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. ### بخش اول: مبانی و مقدمات
• 2. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات و کاربردهای آن
• 3. چرا بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل احساسات مهم است؟
• 4. مبانی محاسبات سطح بالا (HPC) و ارتباط آن با هوش مصنوعی
• 5. مروری بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای محاسبات علمی
• 6. معرفی کتابخانه‌های ضروری: NumPy, Pandas, Scikit-learn
• 7. چرخه حیات یک پروژه تحلیل احساسات
• 8. مبانی پیش‌پردازش متن: توکنیزاسیون و پاک‌سازی
• 9. مبانی پیش‌پردازش متن: نرمال‌سازی، ریشه‌یابی و لماتیزاسیون
• 10. بازنمایی متن: مدل کیسه کلمات (Bag-of-Words)
• 11. بازنمایی متن: TF-IDF و اهمیت آن
• 12. مقدمه‌ای بر جاسازی کلمات (Word Embeddings): Word2Vec و GloVe
• 13. سنجش عملکرد مدل‌های تحلیل احساسات: دقت، صحت و F1-Score
• 14. سنجش عملکرد محاسباتی: زمان اجرا و مصرف حافظه
• 15. آشنایی با پیچیدگی الگوریتمی و نماد Big O
• 16. برپاسازی محیط توسعه: Anaconda, Docker و Jupyter
• 17. ساخت اولین مدل پایه تحلیل احساسات (Baseline Model)
• 18. ### بخش دوم: الگوریتم‌های کلاسیک و یادگیری ماشین
• 19. تحلیل احساسات مبتنی بر واژه‌نامه (Lexicon-based)
• 20. الگوریتم Naive Bayes برای طبقه‌بندی متن
• 21. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) در تحلیل احساسات
• 22. الگوریتم رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی احساسات
• 23. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی در پردازش زبان طبیعی
• 24. مهندسی ویژگی برای مدل‌های کلاسیک تحلیل احساسات
• 25. مقایسه عملکرد و کارایی مدل‌های کلاسیک
• 26. ### بخش سوم: تحلیل احساسات با یادگیری عمیق
• 27. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 28. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های متوالی
• 29. مشکل محوشدگی گرادیان و شبکه‌های LSTM
• 30. شبکه‌های GRU به عنوان جایگزین ساده‌تر LSTM
• 31. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 32. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و تاثیر آن
• 33. معماری ترنسفورمر (Transformer) و تحول در پردازش زبان
• 34. مدل BERT و درک متنی عمیق
• 35. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 36. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ برای تحلیل احساسات
• 37. مقایسه مدل‌های یادگیری عمیق: هزینه محاسباتی در برابر دقت
• 38. ### بخش چهارم: پروفایل‌سنجی و شناسایی گلوگاه‌ها
• 39. پروفایل‌سنجی (Profiling) چیست و چرا ضروری است؟
• 40. استفاده از پروفایلرهای داخلی پایتون: cProfile و profile
• 41. پروفایل‌سنجی خط به خط با line_profiler
• 42. پروفایل‌سنجی مصرف حافظه با memory_profiler
• 43. تجسم نتایج پروفایل‌سنجی برای تحلیل بهتر
• 44. شناسایی گلوگاه‌های محاسباتی (CPU-bound)
• 45. شناسایی گلوگاه‌های ورودی/خروجی (I/O-bound)
• 46. تحلیل عملکرد پایپ‌لاین پیش‌پردازش متن
• 47. تحلیل عملکرد فاز آموزش در مقابل فاز استنتاج (Inference)
• 48. تعیین اهداف بهینه‌سازی و معیارهای قابل اندازه‌گیری
• 49. ### بخش پنجم: بهینه‌سازی الگوریتمی و تک‌هسته‌ای
• 50. انتخاب ساختار داده مناسب برای افزایش سرعت
• 51. تکنیک‌های بهینه‌سازی رشته‌ها و عملیات متنی
• 52. برداری‌سازی (Vectorization) با NumPy برای حذف حلقه‌ها
• 53. استفاده بهینه از Pandas برای بارگذاری و پردازش داده
• 54. کامپایل درجا (Just-In-Time Compilation) با Numba
• 55. کامپایل پیش از موعد (Ahead-of-Time Compilation) با Cython
• 56. بهینه‌سازی محاسبات TF-IDF
• 57. تکنیک‌های کشینگ (Caching) و یادداشت‌برداری (Memoization)
• 58. استفاده از فرمت‌های بهینه فایل: Parquet و Feather
• 59. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization) برای کاهش حجم و افزایش سرعت
• 60. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) برای ساخت مدل‌های سبک‌تر
• 61. هرس کردن مدل (Model Pruning) برای حذف پارامترهای اضافی
• 62. ### بخش ششم: مفاهیم محاسبات موازی و توزیع‌شده
• 63. هم‌روندی (Concurrency) در مقابل موازی‌سازی (Parallelism)
• 64. فرآیندها (Processes) در مقابل نخ‌ها (Threads)
• 65. قفل مفسر سراسری پایتون (GIL) و محدودیت‌های آن
• 66. قانون آمدال (Amdahl's Law) و محدودیت‌های افزایش سرعت
• 67. مدل‌های حافظه اشتراکی در مقابل حافظه توزیع‌شده
• 68. موازی‌سازی وظیفه (Task Parallelism) در مقابل موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 69. ### بخش هفتم: بهینه‌سازی برای پردازنده‌های چندهسته‌ای (Multi-core CPU)
• 70. استفاده از ماژول `multiprocessing` در پایتون
• 71. موازی‌سازی پایپ‌لاین پیش‌پردازش با `ProcessPoolExecutor`
• 72. به اشتراک‌گذاری حافظه بین فرآیندها
• 73. کتابخانه‌های بهینه‌سازی شده برای چند هسته (MKL, OpenBLAS)
• 74. مقدمه‌ای بر Dask برای پردازش موازی دیتافریم‌ها
• 75. مقایسه `multiprocessing` و `threading` برای وظایف مختلف
• 76. ### بخش هشتم: شتاب‌دهی با استفاده از GPU
• 77. معماری GPU در مقابل CPU: چرا GPU برای یادگیری عمیق مناسب است؟
• 78. مقدمه‌ای بر CUDA و برنامه‌نویسی GPU
• 79. استفاده از CuPy به عنوان جایگزین NumPy برای GPU
• 80. کتابخانه‌های RAPIDS: استفاده از cuDF و cuML
• 81. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق روی GPU با TensorFlow و PyTorch
• 82. مدیریت حافظه GPU و چالش‌های آن
• 83. بهینه‌سازی انتقال داده بین CPU و GPU
• 84. آموزش چند-GPU: موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 85. آموزش چند-GPU: موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 86. استفاده از هسته‌های تنسور (Tensor Cores) و آموزش با دقت ترکیبی (Mixed-precision)
• 87. کامپایل مدل برای استنتاج سریع با NVIDIA TensorRT
• 88. ### بخش نهم: محاسبات توزیع‌شده و کلان‌داده
• 89. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع‌شده
• 90. استفاده از Apache Spark برای پردازش کلان‌داده متنی
• 91. پیاده‌سازی پایپ‌لاین توزیع‌شده تحلیل احساسات با Spark MLlib
• 92. استفاده از Dask برای محاسبات توزیع‌شده در یک خوشه
• 93. معرفی MPI و کتابخانه `mpi4py`
• 94. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 95. معرفی Horovod برای آموزش توزیع‌شده یادگیری عمیق
• 96. ### بخش دهم: مطالعات موردی و مباحث پیشرفته
• 97. مطالعه موردی ۱: بهینه‌سازی استنتاج مدل BERT برای یک سرویس وب بلادرنگ
• 98. مطالعه موردی ۲: آموزش یک مدل تحلیل احساسات روی یک دیتاست عظیم با Spark
• 99. مطالعه موردی ۳: کاهش تاخیر (Latency) در یک سیستم تحلیل احساسات استریم
• 100. ملاحظات سخت‌افزاری: انتخاب CPU، GPU و شبکه مناسب