اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استخراج اطلاعات از اسناد با استفاده از Azure Form Recognizer و PyTorch

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج اطلاعات از اسناد با استفاده از Azure Form Recognizer و PyTorch

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش اسناد با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. یادگیری نظارت شده
• 5. یادگیری نظارت نشده
• 6. یادگیری تقویتی
• 7. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 8. کاربرد هوش مصنوعی در پردازش اسناد
• 9. معرفی Azure Form Recognizer
• 10. قابلیت‌های Azure Form Recognizer
• 11. استقرار Azure Form Recognizer
• 12. توسعه مدل‌های سفارشی
• 13. جمع‌آوری داده برای مدل‌های سفارشی
• 14. برچسب‌گذاری داده‌ها
• 15. آموزش مدل‌های سفارشی
• 16. ارزیابی مدل‌های سفارشی
• 17. استفاده از مدل‌های از پیش ساخته شده
• 18. مدل خواندن فرم
• 19. مدل تشخیص جدول
• 20. مدل تشخیص رسید
• 21. مدل تشخیص کارت شناسایی
• 22. مدل تشخیص سند عمومی
• 23. پردازش اسناد با استفاده از API
• 24. پردازش اسناد با استفاده از SDK
• 25. پردازش اسناد با استفاده از پورتال Azure
• 26. ادغام Azure Form Recognizer با سایر سرویس‌های Azure
• 27. مقدمه‌ای بر PyTorch
• 28. مبانی PyTorch
• 29. تنسورها در PyTorch
• 30. عملیات تنسور
• 31. شبکه‌های عصبی در PyTorch
• 32. لایه های عصبی
• 33. توابع فعال‌سازی
• 34. توابع هزینه
• 35. بهینه‌سازها
• 36. آموزش مدل در PyTorch
• 37. اعتبارسنجی مدل در PyTorch
• 38. تنظیم فراپارامترها
• 39. مقدمه‌ای بر Azure Machine Learning
• 40. قابلیت‌های Azure Machine Learning
• 41. استقرار مدل در Azure Machine Learning
• 42. مدیریت چرخه عمر مدل
• 43. اتوماسیون گردش کار یادگیری ماشین
• 44. استفاده از کانتینر یادگیری عمیق با PyTorch
• 45. راه‌اندازی کانتینر یادگیری عمیق
• 46. اجرای PyTorch در کانتینر
• 47. اتصال کانتینر به Azure Machine Learning
• 48. آموزش مدل در کانتینر
• 49. استقرار مدل از کانتینر
• 50. پردازش اسناد با استفاده از PyTorch و Azure Form Recognizer
• 51. استخراج اطلاعات از فرم‌های مختلف
• 52. شناسایی و استخراج داده‌های جدولی
• 53. پردازش رسیدهای خرید
• 54. پردازش کارت‌های شناسایی
• 55. پردازش انواع اسناد اداری
• 56. استفاده از مدل‌های سفارشی برای استخراج اطلاعات خاص
• 57. بهبود دقت استخراج اطلاعات
• 58. مدیریت خطا در پردازش اسناد
• 59. مقایسه Azure Form Recognizer و راه‌حل‌های سفارشی
• 60. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
• 61. کاربرد در حوزه مالی و حسابداری
• 62. کاربرد در حوزه حقوقی
• 63. کاربرد در حوزه پزشکی
• 64. کاربرد در حوزه اداری و بایگانی
• 65. کاربرد در اتوماسیون فرآیندهای تجاری
• 66. امنیت داده‌ها در پردازش اسناد
• 67. حفظ حریم خصوصی اطلاعات
• 68. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 69. آینده پردازش اسناد با هوش مصنوعی
• 70. آخرین تحولات در Azure Form Recognizer
• 71. آخرین تحولات در PyTorch
• 72. آخرین تحولات در Azure Machine Learning
• 73. مطالعه موردی: استخراج اطلاعات از فاکتورهای خرید
• 74. مطالعه موردی: پردازش قراردادهای اداری
• 75. مطالعه موردی: استخراج اطلاعات از رزومه‌ها
• 76. مطالعه موردی: پردازش فرم‌های نظرسنجی
• 77. مطالعه موردی: استخراج اطلاعات از گزارش‌های پزشکی
• 78. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در پردازش اسناد
• 79. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
• 80. نکات پیشرفته در Azure Form Recognizer
• 81. نکات پیشرفته در PyTorch
• 82. نکات پیشرفته در Azure Machine Learning
• 83. ساخت داشبوردهای مدیریتی برای نتایج استخراج
• 84. تجسم داده‌های استخراج شده
• 85. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های مدیریت محتوا
• 86. یکپارچه‌سازی با پایگاه داده‌ها
• 87. توسعه برنامه‌های کاربردی مبتنی بر پردازش اسناد
• 88. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی و پردازش اسناد
• 89. مسیرهای یادگیری برای متخصصان هوش مصنوعی
• 90. منابع تکمیلی برای مطالعه بیشتر
• 91. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری عمیق
• 92. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 93. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 94. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
• 95. کاربرد CNN در استخراج اطلاعات بصری اسناد
• 96. کاربرد RNN در پردازش متنی اسناد
• 97. ملاحظات مربوط به داده‌های حجیم در پردازش اسناد
• 98. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی
• 99. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها
• 100. ملاحظات حقوقی و انطباق با قوانین ایران در پردازش اسناد