🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: ساخت سیستم‌های خودکار برای تحلیل بازخورد بازار با NLP

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. معرفی دوره و اهداف آن
• 2. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
• 3. ساختارهای داده در پایتون (لیست، تاپل، دیکشنری، ست)
• 4. توابع و ماژول‌ها در پایتون
• 5. کار با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
• 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های جدولی با Pandas
• 8. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده با Matplotlib و Seaborn
• 9. مقدمه‌ای بر آمار توصیفی
• 10. مبانی یادگیری ماشین: مفاهیم کلیدی
• 11. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 12. کاربردهای NLP در تحلیل بازخورد بازار
• 13. منابع داده برای بازخورد بازار (توییتر، ریویوها، فروم‌ها)
• 14. جمع‌آوری داده‌های متنی: مبانی وب‌اسکرپینگ
• 15. جمع‌آوری داده‌های متنی: استفاده از APIها
• 16. ساختار داده‌های متنی و ذخیره‌سازی
• 17. توکنایزیشن (Tokenization): کلمه، جمله، زیرکلمه
• 18. نرمال‌سازی متن: حروف کوچک/بزرگ، حذف نمادها
• 19. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 20. ریشه‌یابی و تبدیل به بن‌واژه (Stemming و Lemmatization)
• 21. تشخیص و تصحیح غلط‌های املایی
• 22. کار با عبارات با قاعده (Regular Expressions) برای استخراج الگو
• 23. آماده‌سازی متن برای مدل‌های ماشین لرنینگ
• 24. مدیریت متن‌های چندزبانه (Multilingual Text)
• 25. چالش‌های پیش‌پردازش متن در داده‌های واقعی
• 26. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان آماری
• 27. مدل‌های N-gram و کاربردهای آن‌ها
• 28. اندازه‌گیری شباهت متن: فاصله لوون‌اشتاین و ژاکارد
• 29. مدل‌های کیسه کلمات (Bag-of-Words)
• 30. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
• 31. استخراج ویژگی‌های متنی: طول متن، تعداد کلمات خاص
• 32. تحلیل Collocation و Keyphrase Extraction
• 33. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging - POS)
• 34. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition - NER)
• 35. تحلیل وابستگی نحوی (Dependency Parsing)
• 36. مقدمه‌ای بر جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 37. Word2Vec: Skip-gram و CBOW
• 38. GloVe: Global Vectors for Word Representation
• 39. فست‌تکست (FastText) و کار با کلمات ناشناخته (OOV)
• 40. وکتورسازی اسناد با Word Embeddings میانگین‌گیری شده
• 41. مرور الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای متن
• 42. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی متن
• 43. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM) برای متن
• 44. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی در NLP
• 45. Naive Bayes برای طبقه‌بندی متن
• 46. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، فراخوانی، F1-Score
• 47. ماتریس سردرگمی (Confusion Matrix)
• 48. منحنی ROC و AUC
• 49. انتخاب بهترین ویژگی‌ها (Feature Selection)
• 50. تنظیم هایپرپارامترها و اعتبارسنجی متقاطع
• 51. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): رویکردهای لغوی
• 52. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین
• 53. ساخت یک سیستم تحلیل احساسات اولیه با Scikit-learn
• 54. طبقه‌بندی متن چندبرچسبی (Multi-label Text Classification)
• 55. مدیریت عدم توازن داده‌ها (Imbalanced Datasets)
• 56. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 57. مفاهیم پایه Keras و TensorFlow
• 58. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks) برای متن
• 59. لایه‌های جاسازی (Embedding Layers) در شبکه‌های عصبی
• 60. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks - CNN) برای متن
• 61. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
• 62. LSTM و GRU برای مدل‌سازی توالی
• 63. Sequence-to-Sequence Models و Encoder-Decoder Architecture
• 64. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در NLP
• 65. معرفی ترنسفورمرها (Transformers)
• 66. مدل‌های BERT و خانواده آن (RoBERTa, ALBERT, ELECTRA)
• 67. فاین‌تیونینگ (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر از پیش آموزش‌دیده
• 68. استفاده از کتابخانه Hugging Face Transformers
• 69. مدل‌های مولد متن (Generative Models): مدل‌های GPT-مانند
• 70. تحلیل احساسات با مدل‌های عمیق (BERT, RoBERTa)
• 71. طبقه‌بندی موضوعی (Topic Classification) با مدل‌های عمیق
• 72. استخراج موجودیت‌های نام‌گذاری شده با مدل‌های عمیق
• 73. ساخت یک سیستم طبقه‌بندی پیچیده بازخورد با ترنسفورمرها
• 74. مدیریت مدل‌های عمیق بزرگ: بهینه‌سازی و سخت‌افزار
• 75. آموزش مدل‌های عمیق از ابتدا در صورت نیاز
• 76. استخراج جنبه-احساس (Aspect-Based Sentiment Analysis - ABSA)
• 77. تشخیص و خلاصه‌سازی نظرات منفی/مثبت کلیدی
• 78. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization): استخراجی و انتزاعی
• 79. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling) با LDA
• 80. مدل‌سازی موضوع با NMF
• 81. مدل‌سازی موضوع با Embeddings (Top2Vec, BERTopic)
• 82. کشف روندهای بازار و تغییرات احساسات در طول زمان
• 83. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در بازخورد
• 84. خوشه‌بندی نظرات کاربران (Clustering)
• 85. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوای متنی
• 86. تحلیل مقایسه‌ای برندها و محصولات
• 87. شناسایی نیازها و ویژگی‌های محصول جدید از بازخورد
• 88. تحلیل رقبا از طریق بازخورد بازار
• 89. ساخت داشبورد تعاملی برای نمایش نتایج تحلیل
• 90. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) برای تحلیل بازخورد
• 91. معماری سیستم‌های خودکار تحلیل بازخورد
• 92. پایپ‌لاین (Pipeline) داده برای NLP
• 93. استفاده از Flask/Django برای ساخت API سرویس‌دهی مدل
• 94. داکرسازی (Dockerization) مدل‌های NLP
• 95. استقرار مدل (Model Deployment) در محیط‌های ابری (AWS, GCP, Azure)
• 96. مانیتورینگ و نگهداری مدل در تولید
• 97. به‌روزرسانی و آموزش مجدد مدل (Retraining)
• 98. چالش‌های اخلاقی در NLP و تحلیل بازخورد
• 99. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 100. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی