اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل هوشمند اسناد بدون ساختار با استفاده از ابزارهای ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل هوشمند اسناد بدون ساختار با استفاده از ابزارهای ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: پردازش اسناد و استخراج اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 2. مقدمه‌ای بر تحلیل اسناد بدون ساختار
• 3. اهمیت پردازش اسناد در سازمان‌ها
• 4. انواع اسناد بدون ساختار
• 5. چالش‌های پردازش اسناد سنتی
• 6. معرفی ابزارهای تحلیل اسناد ابری
• 7. مفهوم یادگیری ماشین در تحلیل اسناد
• 8. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
• 9. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 10. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 11. مفاهیم کلیدی NLP
• 12. توکنایزیشن و نرمال‌سازی متن
• 13. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی
• 14. حذف کلمات توقف
• 15. مدل‌سازی موضوعی
• 16. مدل‌سازی زبانی
• 17. استخراج اطلاعات از متن
• 18. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 19. رابطه استخراج و تشخیص موجودیت
• 20. طبقه‌بندی اسناد
• 21. خوشه‌بندی اسناد
• 22. تحلیل احساسات
• 23. استخراج کلمات کلیدی
• 24. خلاصه‌سازی متن
• 25. معماری Azure Form Recognizer
• 26. معرفی Azure Form Recognizer
• 27. قابلیت‌های کلیدی Form Recognizer
• 28. انواع مدل‌ها در Form Recognizer
• 29. مدل‌های از پیش ساخته شده (Pre-built Models)
• 30. مدل تشخیص متن (Read API)
• 31. مدل استخراج ساختاریافته (Layout API)
• 32. مدل تشخیص موجودیت (Entity Extractor)
• 33. مدل‌های سفارشی (Custom Models)
• 34. آموزش مدل‌های سفارشی
• 35. جمع‌آوری داده‌های آموزشی
• 36. برچسب‌گذاری داده‌ها
• 37. انتخاب ویژگی‌ها
• 38. آموزش مدل سفارشی
• 39. ارزیابی و بهبود مدل
• 40. استفاده از Form Recognizer در برنامه‌ها
• 41. APIهای Form Recognizer
• 42. SDKهای Form Recognizer
• 43. ادغام با Azure Services
• 44. Azure Cognitive Services
• 45. Azure Machine Learning
• 46. Azure Data Factory
• 47. سناریوهای کاربردی Form Recognizer
• 48. مدیریت فاکتورها و رسیدها
• 49. پردازش فرم‌های اداری
• 50. تحلیل قراردادها
• 51. استخراج اطلاعات از سوابق پزشکی
• 52. پردازش اسناد مالی و حسابداری
• 53. تحلیل اسناد حقوقی
• 54. پردازش اسناد آموزشی
• 55. پردازش اسناد بیمه
• 56. امنیت و حریم خصوصی در Form Recognizer
• 57. مدیریت دسترسی
• 58. رمزگذاری داده‌ها
• 59. رعایت مقررات حفاظت از داده‌ها
• 60. اصول اخلاقی در تحلیل اسناد
• 61. شفافیت در استفاده از هوش مصنوعی
• 62. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
• 63. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 64. کاهش سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 65. ملاحظات قانونی در تحلیل اسناد
• 66. قوانین مربوط به حریم خصوصی
• 67. مقررات مربوط به داده‌های حساس
• 68. ملاحظات شرعی در پردازش داده‌ها
• 69. تفسیر احکام فقهی در عصر دیجیتال
• 70. کاربرد فقه در تحلیل اسناد
• 71. چارچوب‌های شرعی در پردازش اطلاعات
• 72. اقتصاد دیجیتال و چارچوب‌های اسلامی
• 73. بانکداری بدون ربا در عصر هوش مصنوعی
• 74. اصول قراردادهای اسلامی در تحلیل اسناد
• 75. ملاحظات شرعی در پردازش اطلاعات مالی
• 76. قوانین و مقررات بانک مرکزی در رمزارزها
• 77. رویکردهای نوین در تحلیل اسناد
• 78. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 79. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 80. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 81. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 82. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 83. کاربرد LLMs در تحلیل اسناد
• 84. مدل‌های مولد (Generative Models)
• 85. استفاده از مدل‌های مولد برای تولید محتوا
• 86. تحلیل اسناد چندرسانه‌ای
• 87. استخراج اطلاعات از تصاویر و ویدئوها
• 88. ترکیب تحلیل متن و تصویر
• 89. مباحث پیشرفته در Form Recognizer
• 90. مدل‌های سفارشی پیشرفته
• 91. مدیریت خطاهای مدل
• 92. بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 93. تجزیه و تحلیل آماری نتایج
• 94. تجسم داده‌ها در تحلیل اسناد
• 95. ابزارهای تجسم داده
• 96. نشان دادن الگوها و روندها
• 97. گزارش‌دهی از نتایج تحلیل
• 98. آینده تحلیل اسناد بدون ساختار
• 99. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 100. تأثیر هوش مصنوعی بر مشاغل