اکسپرس 24
کتاب تحلیل هوشمند احساسات و نظرات کاربران با مدل‌های BERT و پایتون

کتاب تحلیل هوشمند احساسات و نظرات کاربران با مدل‌های BERT و پایتون

تگ‌ها: NLP برنامه نویسی پایتون پردازش زبان طبیعی تحلیل احساسات تحلیل داده‌های متنی داده‌کاوی شبکه‌های عصبی مدل BERT هوش مصنوعی یادگیری عمیق

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل هوشمند احساسات و نظرات کاربران با مدل‌های BERT و پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های متنی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی تحلیل متن و اهمیت تحلیل احساسات در کسب‌وکارهای دیجیتال
  • 2. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون برای پردازش متن
  • 3. محیط‌های توسعه و ابزارهای کتابخانه‌ای برای هوش مصنوعی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌های متنی و پاک‌سازی متون فارسی و انگلیسی
  • 5. روش‌های توکن‌بندی و تبدیل متن به اعداد
  • 6. مبانی یادگیری ماشین در تحلیل متون
  • 7. آشنایی با مفاهیم یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 8. ساختار و معماری مدل‌های ترنسفورمر
  • 9. مفهوم توجه به خود و مکانیسم‌های مدل BERT
  • 10. آماده‌سازی مدل‌های BERT برای وظایف تخصصی
  • 11. مبانی تعبیه‌سازی کلمات و جملات در فضای برداری
  • 12. تحلیل ساختار داده‌های متنی برای مدل‌سازی
  • 13. آموزش مدل‌های تحلیل احساسات بر روی مجموعه‌داده‌های برچسب‌دار
  • 14. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی با معیارهای دقت و فراخوانی
  • 15. روش‌های بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 16. مدیریت حافظه و سخت‌افزار در اجرای مدل‌های سنگین
  • 17. پیاده‌سازی مدل BERT با استفاده از کتابخانه Hugging Face
  • 18. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
  • 19. استخراج ویژگی‌های معنایی از متن با استفاده از مدل‌های ترنسفورمر
  • 20. تحلیل احساسات چندکلاسه در نظرات کاربران
  • 21. شناسایی لحن و احساسات در متون کوتاه و شبکه‌های اجتماعی
  • 22. کاربرد تحلیل احساسات در بهبود تجربه کاربری سامانه های داخلی
  • 23. مدیریت عدم تعادل داده‌ها در آموزش مدل‌های تحلیل متن
  • 24. روش‌های پیشگیری از بیش‌برازش در مدل‌های زبانی
  • 25. استفاده از یادگیری انتقالی برای کاهش هزینه‌های محاسباتی
  • 26. استخراج کلمات کلیدی و تحلیل موضوعی همزمان با تحلیل احساسات
  • 27. کاربرد تحلیل متن در سامانه‌های پشتیبانی مشتریان
  • 28. نظارت بر کیفیت داده‌های ورودی و خروجی مدل
  • 29. روش‌های استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
  • 30. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش متون کاربران
  • 31. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل داده‌های متنی
  • 32. اخلاق در هوش مصنوعی و پیشگیری از سوگیری‌های الگوریتمی
  • 33. چالش‌های پردازش زبان طبیعی در متون محاوره‌ای فارسی
  • 34. تکنیک‌های افزایش دقت مدل در تشخیص نقیض‌ها و کنایه‌ها
  • 35. تلفیق تحلیل احساسات با ابزارهای تحلیل کسب‌وکار
  • 36. بررسی روند تغییرات احساسات کاربران در بازه‌های زمانی
  • 37. ایجاد داشبوردهای تحلیلی بر پایه نتایج مدل BERT
  • 38. توسعه رابط کاربری برای نمایش نتایج تحلیل احساسات
  • 39. پروژه‌های عملی: تحلیل نظرات کاربران در سامانه‌های آموزشی
  • 40. مقیاس‌پذیری مدل‌های تحلیل متن برای داده‌های حجیم
  • 41. بهبود مدل‌های زبانی با استفاده از مجموعه‌داده‌های بومی
  • 42. روش‌های اعتبارسنجی مدل در شرایط واقعی
  • 43. به‌روزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های جدید
  • 44. تکنیک‌های یادگیری فعال برای بهبود مستمر مدل
  • 45. آینده‌نگری در حوزه پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 46. استفاده از مدل‌های سبک‌سازی شده برای محیط‌های محدود
  • 47. یکپارچه‌سازی مدل‌های تحلیل متن با پایگاه‌های داده
  • 48. رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
  • 49. بهینه‌سازی سرعت استنتاج مدل برای پاسخ‌گویی آنی
  • 50. جمع‌بندی و مسیر یادگیری پیشرفته در حوزه هوش مصنوعی متنی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.