کتاب علم داده در حوزه حقوقی: تحلیل متون حقوقی
, ,

کتاب علم داده در حوزه حقوقی: تحلیل متون حقوقی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000006473 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب علم داده در حوزه حقوقی: تحلیل متون حقوقی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تلاقی حقوق و علم داده
  • 2. نقش داده در تحول صنعت حقوق
  • 3. آشنایی با فناوری‌های حقوقی (Legal Tech)
  • 4. چرخه حیات یک پروژه علم داده حقوقی
  • 5. نصب و راه‌اندازی پایتون و محیط‌های توسعه (Jupyter, VS Code)
  • 6. مبانی برنامه‌نویسی پایتون: متغیرها و انواع داده
  • 7. ساختارهای کنترلی در پایتون: شرط‌ها و حلقه‌ها
  • 8. ساختارهای داده در پایتون: لیست‌ها، تاپل‌ها و دیکشنری‌ها
  • 9. توابع و ماژول‌ها در پایتون
  • 10. کار با آرایه‌ها با کتابخانه NumPy
  • 11. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas و ساختار DataFrame
  • 12. خواندن و نوشتن فایل‌های متنی و CSV در Pandas
  • 13. انتخاب، فیلتر و مرتب‌سازی داده‌ها با Pandas
  • 14. پاکسازی داده‌های متنی: حذف کاراکترهای اضافه و نویز
  • 15. کار با داده‌های گمشده (Missing Data) در متون حقوقی
  • 16. تکنیک‌های کار با ستون‌های متنی در Pandas
  • 17. گروه‌بندی و تجمیع داده‌های حقوقی
  • 18. مبانی مصورسازی داده با Matplotlib و Seaborn
  • 19. مقدمه‌ای بر وب اسکرپینگ برای جمع‌آوری داده‌های حقوقی
  • 20. کار با APIها برای دسترسی به پایگاه‌های داده حقوقی
  • 21. مبانی عبارات منظم (Regular Expressions) برای جستجو در متن
  • 22. کاربردهای پیشرفته عبارات منظم در اسناد حقوقی
  • 23. پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
  • 24. آشنایی با کتابخانه NLTK برای پردازش متون فارسی
  • 25. آشنایی با کتابخانه spaCy و مدل‌های زبانی آن
  • 26. توکن‌سازی (Tokenization): شکستن متن به کلمات و جملات
  • 27. حذف کلمات توقف (Stop Words) در متون حقوقی
  • 28. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتایزیشن (Lemmatization)
  • 29. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
  • 30. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition – NER)
  • 31. استخراج نام اشخاص، سازمان‌ها و تاریخ‌ها از متون حقوقی
  • 32. مفهوم مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای متن
  • 33. مدل کیسه کلمات (Bag of Words – BoW)
  • 34. محاسبه فرکانس کلمات: شمارش و TF (Term Frequency)
  • 35. مفهوم IDF (Inverse Document Frequency)
  • 36. بردارسازی متون با TF-IDF
  • 37. استفاده از N-gram برای حفظ بخشی از ترتیب کلمات
  • 38. محاسبه شباهت متون با شباهت کسینوسی
  • 39. کاربرد شباهت متون در یافتن اسناد مشابه
  • 40. تحلیل نحوی (Syntactic Parsing) و درخت وابستگی
  • 41. یادگیری ماشین چیست؟ انواع آن
  • 42. یادگیری نظارت‌شده در مقابل یادگیری بدون نظارت
  • 43. مبانی طبقه‌بندی متون (Text Classification)
  • 44. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 45. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
  • 46. الگوریتم Naive Bayes برای طبقه‌بندی اسناد
  • 47. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای متن
  • 48. الگوریتم درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 49. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 50. معیارهای دقت، صحت و F1-Score
  • 51. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 52. تنظیم هایپرپارامترها برای بهینه‌سازی مدل
  • 53. کاربرد طبقه‌بندی: دسته‌بندی موضوعی اسناد حقوقی (قرارداد، دادخواست، رأی)
  • 54. مبانی یادگیری بدون نظارت
  • 55. خوشه‌بندی اسناد با الگوریتم K-Means
  • 56. کاربرد خوشه‌بندی در دسته‌بندی موضوعی اسناد بدون برچسب
  • 57. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) چیست؟
  • 58. الگوریتم تخصیص پنهان دیریکله (LDA)
  • 59. استخراج موضوعات اصلی از مجموعه بزرگی از آراء دادگاه‌ها
  • 60. تفسیر موضوعات استخراج شده از متون حقوقی
  • 61. محدودیت‌های مدل‌های Bag of Words و TF-IDF
  • 62. مقدمه‌ای بر جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 63. معماری Word2Vec: Skip-gram و CBOW
  • 64. آموزش و استفاده از مدل Word2Vec روی متون حقوقی
  • 65. آشنایی با مدل‌های GloVe و FastText
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 67. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های متوالی
  • 68. مشکل محوشدگی گرادیان و شبکه‌های LSTM
  • 69. شبکه‌های GRU
  • 70. طبقه‌بندی متون حقوقی با استفاده از LSTM
  • 71. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 72. معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 73. آشنایی با مدل BERT و کاربردهای آن
  • 74. مفهوم Fine-Tuning یک مدل زبان از پیش آموزش‌دیده
  • 75. استفاده از کتابخانه Hugging Face Transformers برای وظایف حقوقی
  • 76. پروژه عملی: تحلیل اسناد برای کشف الکترونیکی (E-Discovery)
  • 77. پروژه عملی: استخراج خودکار بندهای کلیدی از قراردادها
  • 78. شناسایی ریسک و تعهدات در قراردادها با NLP
  • 79. ساخت یک موتور جستجوی حقوقی هوشمند
  • 80. خلاصه‌سازی خودکار متون حقوقی (Legal Text Summarization)
  • 81. خلاصه‌سازی استخراجی در مقابل خلاصه‌سازی چکیده‌ای
  • 82. پیش‌بینی نتیجه پرونده‌های قضایی بر اساس مستندات
  • 83. اتوماسیون فرآیند بررسی دقیق (Due Diligence)
  • 84. نظارت بر انطباق اسناد با قوانین و مقررات (Compliance)
  • 85. تحلیل احساسات در شهادت‌ها و افکار عمومی حقوقی
  • 86. استخراج اطلاعات ساختاریافته از متون حقوقی بدون ساختار
  • 87. ساخت سیستم پرسش و پاسخ حقوقی (Legal Q&A)
  • 88. شناسایی اسناد مشابه و سرقت ادبی در حوزه حقوق
  • 89. خوشه‌بندی پرونده‌ها برای شناسایی الگوهای مشابه
  • 90. تحلیل شبکه روابط بین افراد و نهادها در اسناد حقوقی
  • 91. پروژه عملی: تحلیل مجموعه قراردادهای تجاری
  • 92. پروژه عملی: طبقه‌بندی موضوعی آراء دیوان عالی
  • 93. پروژه عملی: ساخت یک ابزار خلاصه‌ساز رأی
  • 94. اخلاق در هوش مصنوعی حقوقی: شناسایی و کاهش سوگیری (Bias)
  • 95. هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) در تصمیم‌گیری‌های حقوقی
  • 96. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها در پروژه‌های علم داده حقوقی
  • 97. مبانی استقرار (Deployment) مدل‌های NLP در محیط عملیاتی
  • 98. آینده علم داده در حقوق: روندها و چالش‌ها
  • 99. **کاوش و پیش‌پردازش متون حقوقی: پاکسازی داده، توکنیزاسیون، حذف کلمات پرت و ریشه‌یابی**
  • 100. **مدل‌سازی زبان و تحلیل معنایی در حقوق: کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای خلاصه‌سازی، تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) و تحلیل احساسات**

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب علم داده در حوزه حقوقی: تحلیل متون حقوقی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا