کتاب صوتی تحلیل احساسات مشتری با هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل احساسات مشتری با هوش مصنوعی

موضوع کلی: رباتیک و هوش مصنوعی

موضوع میانی: هوش مصنوعی در تشخیص مشکلات مشتری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تحلیل احساسات مشتری: مقدمه‌ای و کاربردها
• 2. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 3. جمع‌آوری داده‌های متنی مشتریان
• 4. پیش‌پردازش داده‌های متنی: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 5. روش‌های توکنایز کردن متن فارسی
• 6. برچسب‌زنی اجزای گفتار در زبان فارسی
• 7. مدل‌های زبان و کاربرد آن‌ها در تحلیل احساسات
• 8. بردارسازی متن: روش‌های Bag of Words و TF-IDF
• 9. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و تحلیل احساسات
• 10. الگوریتم‌های طبقه‌بندی متن: درخت تصمیم و جنگل تصادفی
• 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در تحلیل احساسات
• 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی و کاربردها
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل داده‌های متوالی
• 14. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) و تحلیل احساسات
• 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش متن
• 16. مدل‌های ترانسفورمر و مکانیسم توجه
• 17. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی: BERT و مشتقات آن
• 18. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تحلیل احساسات
• 19. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات: معیارها و روش‌ها
• 20. ماتریس درهم‌ریختگی و تفسیر نتایج
• 21. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 22. بهینه‌سازی مدل‌های تحلیل احساسات: تنظیم هایپرپارامترها
• 23. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 24. تحلیل احساسات در نظرات مشتریان محصولات
• 25. تحلیل احساسات در متون پشتیبانی و خدمات مشتری
• 26. تحلیل احساسات در ایمیل‌ها و پیام‌های متنی
• 27. تحلیل احساسات و بازاریابی شخصی‌سازی‌شده
• 28. تحلیل احساسات و پیش‌بینی رفتار مشتری
• 29. تحلیل احساسات و مدیریت بحران در شبکه‌های اجتماعی
• 30. استفاده از تحلیل احساسات در بهبود کیفیت محصولات
• 31. تحلیل احساسات و رصد برند
• 32. تحلیل احساسات و تحلیل رقبا
• 33. ابزارهای متن‌باز برای تحلیل احساسات
• 34. پلتفرم‌های ابری برای تحلیل احساسات
• 35. تحلیل احساسات چندزبانه: چالش‌ها و راهکارها
• 36. تشخیص طنز و کنایه در تحلیل احساسات
• 37. مدیریت داده‌های نامتوازن در تحلیل احساسات
• 38. تحلیل احساسات و داده‌های بزرگ (Big Data)
• 39. تحلیل احساسات و حریم خصوصی داده‌ها
• 40. اخلاق در تحلیل احساسات مشتری
• 41. پیاده‌سازی یک سیستم تحلیل احساسات کامل
• 42. تفسیر نتایج تحلیل احساسات و ارائه گزارش
• 43. پیشرفت‌های آینده در تحلیل احساسات مشتری
• 44. چالش‌های تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 45. استفاده از تحلیل احساسات برای بهبود تجربه کاربری