اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آشنایی با ابزارهای هوش مصنوعی نوین در تحلیل و پردازش اسناد (Docling)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با ابزارهای هوش مصنوعی نوین در تحلیل و پردازش اسناد (Docling)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش اسناد

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی در اسناد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی در پردازش اسناد
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. مفاهیم کلیدی در تحلیل اسناد
• 4. آشنایی با کتابخانه Docling
• 5. نصب و پیکربندی Docling
• 6. معماری Docling و اجزای آن
• 7. ساختار داده در Docling
• 8. خواندنی کردن انواع اسناد
• 9. استخراج متن از اسناد
• 10. شناسایی و استخراج موجودیت های نام دار (NER)
• 11. مدل های پیشرفته NER در Docling
• 12. طبقه بندی اسناد با Docling
• 13. استخراج روابط بین موجودیت ها
• 14. تشخیص شباهت اسناد
• 15. خوشه بندی اسناد
• 16. خلاصه سازی اسناد
• 17. مدیریت داده های اسنادی
• 18. پیش پردازش متن در Docling
• 19. پاکسازی متن و حذف نویز
• 20. توکن سازی و نرمال سازی متن
• 21. ریشه یابی و بن فعل یابی کلمات
• 22. فیلترینگ کلمات پرتکرار (Stopwords)
• 23. نمایش متنی (Text Representation)
• 24. مدل های Bag-of-Words
• 25. مدل های TF-IDF
• 26. تعبیه کلمات (Word Embeddings)
• 27. Word2Vec و GloVe
• 28. مقدمه ای بر مدل های زبانی مدرن
• 29. ترانسفورمرها و معماری attention
• 30. آشنایی با مدل های ترانسفورمر در Docling
• 31. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های زبانی
• 32. کاربرد ترانسفورمرها در NER
• 33. کاربرد ترانسفورمرها در طبقه بندی اسناد
• 34. کاربرد ترانسفورمرها در استخراج روابط
• 35. مدل های زبانی برای خلاصه سازی
• 36. مدل های زبانی برای پرسش و پاسخ
• 37. کاربرد Docling در مشاغل حقوقی
• 38. تحلیل قراردادها با Docling
• 39. استخراج اطلاعات از اسناد حقوقی
• 40. کاربرد Docling در حوزه پزشکی
• 41. تحلیل گزارش های پزشکی
• 42. استخراج اطلاعات از پرونده های بیمار
• 43. کاربرد Docling در حوزه مالی
• 44. تحلیل صورت های مالی
• 45. استخراج اطلاعات از گزارش های بانکی
• 46. کاربرد Docling در حوزه علمی
• 47. تحلیل مقالات پژوهشی
• 48. استخراج اطلاعات از متون علمی
• 49. پردازش اسناد فارسی با Docling
• 50. چالش های پردازش زبان فارسی
• 51. منابع داده برای زبان فارسی
• 52. مدل های زبانی برای فارسی
• 53. تنظیم دقیق مدل ها برای فارسی
• 54. ارزیابی عملکرد مدل ها
• 55. شاخص های ارزیابی در NER
• 56. شاخص های ارزیابی در طبقه بندی
• 57. شاخص های ارزیابی در استخراج رابطه
• 58. تست و اعتبارسنجی مدل ها
• 59. بهینه سازی مدل ها
• 60. بهبود دقت مدل ها
• 61. کاهش زمان پردازش
• 62. مدیریت منابع محاسباتی
• 63. آموزش مدل های سفارشی
• 64. جمع آوری داده های برچسب گذاری شده
• 65. برچسب گذاری دستی داده ها
• 66. استفاده از ابزارهای برچسب گذاری
• 67. تولید داده های مصنوعی (Augmentation)
• 68. مقدمه ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 69. کاربرد یادگیری انتقالی در پردازش اسناد
• 70. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 71. حریم خصوصی داده ها
• 72. سوگیری در مدل های هوش مصنوعی
• 73. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل ها
• 74. آینده پردازش اسناد با هوش مصنوعی
• 75. روندهای نوظهور در تحلیل اسناد
• 76. هوش مصنوعی مولد و اسناد
• 77. پردازش اسناد چندوجهی (Multimodal)
• 78. معرفی ابزارهای مکمل Docling
• 79. اکوسیستم ابزارهای هوش مصنوعی
• 80. پروژه های عملی با Docling
• 81. طراحی یک سیستم تحلیل اسناد
• 82. پیاده سازی یک سیستم پرسش و پاسخ
• 83. ساخت یک سیستم خلاصه ساز خودکار
• 84. کاربرد Docling در اتوماسیون فرایندها
• 85. اتوماسیون ورود داده
• 86. اتوماسیون بایگانی اسناد
• 87. اتوماسیون پردازش سفارشات
• 88. مقایسه Docling با سایر ابزارها
• 89. مزایای Docling
• 90. محدودیت های Docling
• 91. نکات پیشرفته در استفاده از Docling
• 92. نکات امنیتی در پردازش اسناد
• 93. مدیریت نسخه بندی مدل ها
• 94. استقرار مدل ها در محیط عملیاتی
• 95. نظارت بر عملکرد مدل ها
• 96. پشتیبانی و نگهداری سیستم ها
• 97. گزارش دهی و داشبورد مدیریتی
• 98. ارتباط با جامعه توسعه دهندگان Docling
• 99. مطالعه موردی (Case Study) موفق
• 100. چالش های پیاده سازی در سازمان ها