کتاب صوتی آموزش جامع ساخت مدل‌های تحلیل احساسات با استفاده از کتابخانه‌های PyTorch و Hugging Face

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع ساخت مدل‌های تحلیل احساسات با استفاده از کتابخانه‌های PyTorch و Hugging Face

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه در تحلیل متن
• 3. معرفی کتابخانه PyTorch و ساختار تنسورها
• 4. مفاهیم بنیادی پردازش زبان طبیعی NLP
• 5. پیش‌پردازش متون و پاک‌سازی داده‌های متنی
• 6. توکنایز کردن متون با استفاده از ابزارهای استاندارد
• 7. ایجاد واژگان و تبدیل کلمات به بردارهای عددی
• 8. آشنایی با کتابخانه Hugging Face و مدل‌های ترنسفورمر
• 9. کار با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در کتابخانه Hugging Face
• 10. معرفی معماری شبکه عصبی BERT و نقش آن در تحلیل متن
• 11. بارگذاری و آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های تحلیل احساسات
• 12. تقسیم‌بندی داده‌ها به بخش‌های آموزش و ارزیابی
• 13. ساخت کلاس Dataset در PyTorch برای مدیریت داده‌ها
• 14. پیاده‌سازی DataLoader برای مدیریت دسته‌های داده
• 15. طراحی معماری مدل تحلیل احساسات با استفاده از PyTorch
• 16. تعریف لایه‌های شبکه عصبی برای طبقه‌بندی متن
• 17. تنظیم هایپرپارامترها و انتخاب توابع فعال‌ساز
• 18. آموزش مدل با استفاده از بهینه‌سازهای استاندارد
• 19. پیاده‌سازی تابع هزینه برای مسئله طبقه‌بندی
• 20. مدیریت فرآیند آموزش مدل بر روی کارت گرافیک GPU
• 21. مانیتور کردن روند آموزش و کاهش خطا
• 22. ارزیابی دقت مدل با استفاده از معیارهای استاندارد
• 23. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی برای بررسی عملکرد مدل
• 24. بهینه‌سازی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
• 25. ذخیره‌سازی و بارگذاری وزن‌های آموزش‌دیده مدل
• 26. استفاده از مدل آموزش‌دیده برای تحلیل احساسات متون جدید
• 27. پیاده‌سازی رابط کاربری ساده برای دریافت متن و نمایش نتیجه
• 28. بررسی محدودیت‌های مدل‌های تحلیل متن در زبان فارسی
• 29. روش‌های افزایش دقت مدل با استفاده از داده‌های بیشتر
• 30. معرفی تکنیک‌های Fine-tuning برای بهبود عملکرد مدل
• 31. تکنیک‌های پیشرفته در تحلیل احساسات چندکلاسه
• 32. بررسی مسائل اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 33. کاربرد تحلیل احساسات در تحلیل بازخوردهای کاربران
• 34. پروژه نهایی ساخت یک سامانه تحلیل احساسات متون فارسی
• 35. بهینه‌سازی نهایی و استقرار مدل در محیط عملیاتی