دوره استخراج و پردازش اطلاعات از اسناد با هوش مصنوعی (با استفاده از Python) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج و پردازش اطلاعات از اسناد با هوش مصنوعی (با استفاده از Python)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و پردازش داده

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استخراج اطلاعات از اسناد
• 2. آشنایی با پردازش اسناد
• 3. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 4. مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی
• 5. یادگیری ماشین برای پردازش اسناد
• 6. مقدمه‌ای بر تشخیص نوری کاراکتر (OCR)
• 7. تاریخچه و تکامل OCR
• 8. اصول کارکرد موتورهای OCR
• 9. انواع روش‌های OCR
• 10. پیش‌پردازش تصاویر اسناد
• 11. پاکسازی نویز در تصاویر
• 12. تصحیح شیب و جهت‌گیری تصاویر
• 13. افزایش کیفیت تصاویر اسناد
• 14. تقسیم‌بندی تصاویر به بلوک‌های متنی
• 15. تشخیص خطوط و کلمات
• 16. تشخیص کاراکترها
• 17. پس‌پردازش خروجی OCR
• 18. اصلاح خطاهای OCR
• 19. مدل‌های زبانی برای بهبود OCR
• 20. یادگیری عمیق در OCR
• 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای OCR
• 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای OCR
• 23. ترانسفورمرها در OCR
• 24. OCR برای زبان فارسی
• 25. چالش‌های OCR زبان فارسی
• 26. پیش‌پردازش اسناد فارسی
• 27. مدل‌های OCR اختصاصی فارسی
• 28. مقدمه‌ای بر Document AI
• 29. ابزارهای Document AI
• 30. Google Cloud Document AI
• 31. Amazon Textract
• 32. Microsoft Azure Form Recognizer
• 33. پردازش اسناد اسکن شده
• 34. پردازش اسناد تصویری
• 35. استخراج داده از فرم‌ها
• 36. شناسایی فیلدها و مقادیر
• 37. استخراج جداول از اسناد
• 38. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 39. شناسایی نام افراد، سازمان‌ها، مکان‌ها
• 40. استخراج اطلاعات کلیدی از فاکتورها
• 41. استخراج اطلاعات از رسیدها
• 42. استخراج اطلاعات از قراردادها
• 43. استخراج اطلاعات از کارت‌های شناسایی
• 44. پردازش اسناد حجیم
• 45. مقیاس‌پذیری در پردازش اسناد
• 46. استفاده از Python برای OCR
• 47. کتابخانه‌های OCR در Python
• 48. Tesseract OCR و Python
• 49. PyTesseract
• 50. OCRopus و Python
• 51. EasyOCR
• 52. Keras-OCR
• 53. استفاده از TensorFlow برای OCR
• 54. استفاده از PyTorch برای OCR
• 55. آموزش مدل‌های OCR سفارشی
• 56. تنظیم دقیق مدل‌های OCR
• 57. ارزیابی عملکرد مدل‌های OCR
• 58. متریک‌های ارزیابی OCR
• 59. دقت (Accuracy)
• 60. قابلیت اطمینان (Reliability)
• 61. کاهش خطاهای OCR
• 62. بهبود سرعت پردازش OCR
• 63. کاربرد OCR در اتوماسیون اداری
• 64. کاربرد OCR در بایگانی اسناد
• 65. کاربرد OCR در پردازش متن
• 66. کاربرد OCR در تحلیل داده‌ها
• 67. کاربرد OCR در حوزه‌های مالی
• 68. کاربرد OCR در حوزه‌های حقوقی
• 69. کاربرد OCR در حوزه‌های پزشکی
• 70. کاربرد OCR در خدمات مشتری
• 71. کاربرد OCR در تحقیقات علمی
• 72. پردازش اسناد با استفاده از هوش مصنوعی
• 73. یادگیری ماشین برای استخراج اطلاعات
• 74. مدل‌های مبتنی بر قوانین برای استخراج داده
• 75. مدل‌های آماری برای استخراج داده
• 76. پردازش اسناد غیرساختاریافته
• 77. پردازش اسناد نیمه‌ساختاریافته
• 78. پردازش اسناد ساختاریافته
• 79. استخراج اطلاعات از PDF
• 80. استخراج اطلاعات از تصاویر JPG/PNG
• 81. استخراج اطلاعات از فایل‌های TIFF
• 82. استخراج اطلاعات از فرمت‌های مختلف اسناد
• 83. چالش‌های امنیتی در پردازش اسناد
• 84. حفظ حریم خصوصی در استخراج اطلاعات
• 85. ملاحظات اخلاقی در پردازش اسناد
• 86. آینده OCR و پردازش اسناد
• 87. روندهای نوین در OCR
• 88. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در OCR
• 89. OCR مبتنی بر گراف
• 90. پردازش اسناد چندزبانه
• 91. پردازش اسناد با کیفیت پایین
• 92. پردازش اسناد دست‌نویس
• 93. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای NER
• 94. مدل‌های LSTM-CRF برای NER
• 95. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای NER
• 96. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 97. نمایه‌سازی و جستجو در اسناد پردازش شده
• 98. کاربرد ابزارهای Document AI در پروژه‌های واقعی
• 99. طراحی یک سیستم استخراج اطلاعات سفارشی
• 100. تست و اعتبارسنجی سیستم