دوره آموزشی یادگیری عمیق با پایتون و کراس: ساخت مدلی برای تحلیل احساسات

آیا می‌خواهید بدانید هوش مصنوعی چگونه می‌تواند احساسات، نظرات و لحن نهفته در نوشته‌های انسانی را درک کند؟ در این دوره، شما فراتر از استفاده از ابزارهای آماده می‌روید و مستقیماً به سراغ ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) می‌روید. این دوره با هدایت Janani Ravi، معمار و مهندس داده تاییدشده‌ی گوگل (Google Cloud Certified)، شما را از مفاهیم پایه پیش‌پردازش متن به سمت پیچیده‌ترین معماری‌های عصبی هدایت می‌کند.

شما در این مسیر یاد می‌گیرید که چگونه داده‌های متنی خام را برای تحلیل آماده کنید، چالش‌های موجود در پردازش زبان طبیعی (NLP) را شناسایی کنید و با استفاده از محیط Google Colab، شبکه‌های عصبی خود را طراحی و آموزش دهید. از تحلیل طول کلمات و پاکسازی داده‌ها گرفته تا تجسم داده‌ها با استفاده از Word Clouds، شما تمام مراحل یک پروژه واقعی داده‌محور را تجربه خواهید کرد. در نهایت، پس از تسلط بر شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feed-forward) و شبکه‌های عصبی متراکم (DNN)، وارد دنیای پیشرفته‌تر شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) خواهید شد؛ ابزاری قدرتمند برای تحلیل توالی‌ها و متن‌های پیچیده.

اهداف یادگیری این دوره
تسلط بر مراحل پیش‌پردازش متن (Preprocessing) برای تحلیل احساسات و شناخت رویکردها و چالش‌های موجود در پردازش زبان طبیعی
راه‌اندازی محیط کار با Google Colab، وارد کردن ماژول‌های پایتون و مدیریت و بارگذاری مجموعه‌داده‌ها (Datasets)
تحلیل ویژگی‌های متنی (مانند طول کلمات)، پاکسازی داده‌ها و تجسم بصری متن با استفاده از ابر کلمات (Word Clouds)
طراحی، پیکربندی، آموزش و ارزیابی شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feed-forward) و شبکه‌های عصبی متراکم (Dense Neural Networks - DNN)
آشنایی با معماری‌های پیشرفته و آماده‌سازی برای آموزش شبکه‌های عصبی LSTM جهت تحلیل متون پیچیده