کتاب تحلیل احساسات چندوجهی برای پایش برند با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل احساسات چندوجهی برای پایش برند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و داده‌کاوی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پایش برند و اهمیت تحلیل احساسات
  • 2. تحلیل احساسات: مفاهیم پایه و کاربردها
  • 3. معرفی داده‌های چندوجهی در تحلیل احساسات
  • 4. انواع داده‌های چندوجهی (متن، تصویر، صدا، ویدئو)
  • 5. پردازش متن برای تحلیل احساسات: پیش‌پردازش و پاکسازی
  • 6. برچسب‌زنی داده‌های متنی: روش‌ها و ابزارها
  • 7. مدل‌های سنتی تحلیل احساسات متن (Lexicon-based)
  • 8. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات متن
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و تحلیل احساسات
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و تحلیل احساسات
  • 11. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer) و تحلیل احساسات
  • 12. تحلیل احساسات تصویر: مفاهیم و چالش‌ها
  • 13. استخراج ویژگی از تصاویر برای تحلیل احساسات
  • 14. مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل احساسات تصویر
  • 15. تحلیل احساسات صدا: مفاهیم و چالش‌ها
  • 16. استخراج ویژگی از داده‌های صوتی برای تحلیل احساسات
  • 17. مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل احساسات صدا
  • 18. تحلیل احساسات ویدئو: مفاهیم و چالش‌ها
  • 19. همگام‌سازی داده‌های چندوجهی
  • 20. روش‌های ترکیب داده‌های چندوجهی برای تحلیل احساسات
  • 21. مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات چندوجهی
  • 22. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات چندوجهی
  • 23. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، F1-score و AUC
  • 24. بهینه‌سازی مدل‌های تحلیل احساسات چندوجهی
  • 25. کاربرد تحلیل احساسات چندوجهی در پایش شبکه‌های اجتماعی
  • 26. شناسایی ترندها و موضوعات داغ با تحلیل احساسات
  • 27. تحلیل احساسات مشتریان در مورد یک برند خاص
  • 28. تشخیص کمپین‌های تبلیغاتی موفق و ناموفق
  • 29. تحلیل احساسات رقبا
  • 30. مدیریت بحران و پاسخ به بازخوردهای منفی
  • 31. ابزارهای متن‌باز برای تحلیل احساسات چندوجهی
  • 32. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل احساسات
  • 33. کار با APIهای تحلیل احساسات
  • 34. تحلیل احساسات زنده (Real-time Sentiment Analysis)
  • 35. مقیاس‌پذیری و چالش‌های تحلیل احساسات در مقیاس بزرگ
  • 36. ملاحظات اخلاقی در تحلیل احساسات
  • 37. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 38. تحلیل احساسات و سوگیری‌ها
  • 39. آینده تحلیل احساسات چندوجهی
  • 40. تحقیقات و روندهای نوظهور
تگ‌ها: brand monitoring data mining deep learning machine learning multimodal analysis neural networks NLP sentiment analysis پایش برند پردازش زبان طبیعی تحلیل احساسات داده کاوی شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.