دوره تحلیل شباهت اسناد با مدل‌های زبان بزرگ و پایگاه داده‌های برداری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل شباهت اسناد با مدل‌های زبان بزرگ و پایگاه داده‌های برداری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل اسناد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی زبان طبیعی و پردازش آن
• 3. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل اسناد
• 4. مفهوم شباهت اسناد
• 5. روش‌های سنتی اندازه‌گیری شباهت اسناد
• 6. معرفی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 7. معرفی Langchain
• 8. معرفی Ollama
• 9. معرفی Mistral 7B
• 10. معرفی ChromaDB
• 11. نصب و راه‌اندازی Ollama
• 12. دانلود و اجرای مدل Mistral 7B در Ollama
• 13. نصب و راه‌اندازی Langchain
• 14. تنظیمات اولیه Langchain برای اتصال به Ollama
• 15. مبانی پایگاه داده‌های برداری
• 16. مفهوم Embedding و Vector Store
• 17. معرفی ChromaDB به عنوان Vector Store
• 18. نصب و راه‌اندازی ChromaDB
• 19. اتصال Langchain به ChromaDB
• 20. ذخیره‌سازی اسناد در ChromaDB
• 21. بازیابی اسناد از ChromaDB
• 22. مفهوم بازیابی اطلاعات مبتنی بر شباهت
• 23. تکنیک‌های جستجوی شباهت در ChromaDB
• 24. نمونه‌سازی اولیه تحلیل شباهت اسناد
• 25. بارگذاری اسناد متنی
• 26. پیش‌پردازش اسناد
• 27. تولید Embeddings برای اسناد
• 28. ذخیره‌سازی Embeddings در ChromaDB
• 29. جستجوی اسناد مشابه
• 30. ارزیابی نتایج شباهت
• 31. پیاده‌سازی اولیه با Langchain
• 32. استفاده از مدل Mistral 7B برای Embedding
• 33. تنظیم پارامترهای Embedding
• 34. مدیریت مجموعه‌های اسناد در ChromaDB
• 35. ایجاد و حذف مجموعه‌ها
• 36. به‌روزرسانی اسناد در ChromaDB
• 37. جستجوی فازی در ChromaDB
• 38. کاربرد جستجوی فازی در تحلیل اسناد
• 39. تنظیم آستانه شباهت
• 40. تجسم نتایج شباهت
• 41. نمایش اسناد مشابه بازیابی شده
• 42. اندازه‌گیری دقت بازیابی
• 43. معرفی معیارهای ارزیابی (Precision, Recall)
• 44. پیاده‌سازی معیارهای ارزیابی
• 45. تحلیل اسناد در مقیاس بزرگ
• 46. بهینه‌سازی عملکرد ChromaDB
• 47. بهینه‌سازی تولید Embedding
• 48. مدیریت حافظه و منابع
• 49. کاربرد Langchain برای زنجیره‌های پردازش
• 50. ساخت زنجیره‌های پیچیده‌تر برای تحلیل اسناد
• 51. استفاده از LLM برای خلاصه‌سازی اسناد مشابه
• 52. استفاده از LLM برای پاسخگویی به سوالات بر اساس اسناد
• 53. تطبیق مدل‌های زبان بزرگ با زبان فارسی
• 54. چالش‌های پردازش زبان فارسی در LLMs
• 55. تولید Embedding برای متون فارسی
• 56. کاربرد ChromaDB برای متون فارسی
• 57. تنظیمات Langchain برای متون فارسی
• 58. مطالعه موردی: تحلیل شباهت مقالات علمی
• 59. مطالعه موردی: شناسایی اسناد تکراری
• 60. مطالعه موردی: سیستم توصیه‌گر اسناد
• 61. بررسی امنیت در سیستم‌های تحلیل اسناد
• 62. اصول حفاظت از داده‌ها
• 63. رعایت حریم خصوصی در پردازش اسناد
• 64. ملاحظات شرعی در تحلیل اسناد
• 65. ملاحظات فقهی در کاربرد هوش مصنوعی
• 66. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 67. چارچوب‌های قانونی در ایران برای هوش مصنوعی
• 68. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 69. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 70. مقررات بانک مرکزی ایران در زمینه فناوری
• 71. قوانین حمایت از حقوق مالکیت فکری
• 72. قوانین مربوط به داده‌های حساس
• 73. ملاحظات مربوط به نظام حقوقی ایران
• 74. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌های قضایی
• 75. تحلیل اسناد حقوقی
• 76. سیستم‌های جستجوی اسناد حقوقی
• 77. تطبیق اسناد با قوانین
• 78. بررسی انطباق اسناد با مقررات
• 79. تحلیل اسناد قراردادها
• 80. شناسایی بندهای پرخطر در قراردادها
• 81. پیش‌بینی نتایج حقوقی بر اساس اسناد
• 82. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت دانش سازمانی
• 83. سازماندهی و بازیابی اطلاعات داخلی
• 84. سیستم‌های پرسش و پاسخ داخلی
• 85. تحلیل اسناد داخلی سازمان‌ها
• 86. مدیریت مستندات فنی
• 87. مستندسازی فرآیندهای سازمانی
• 88. شناسایی شکاف‌های دانشی
• 89. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی در زمینه هوش مصنوعی
• 90. توسعه مهارت‌های تحلیل اسناد با هوش مصنوعی
• 91. آینده هوش مصنوعی در تحلیل اسناد
• 92. روندهای نوظهور در پردازش زبان طبیعی
• 93. مدل‌های زبان بزرگ نسل آینده
• 94. تکامل پایگاه داده‌های برداری
• 95. چالش‌های آینده در تحلیل اسناد
• 96. فرصت‌های جدید در استفاده از هوش مصنوعی
• 97. جمع‌بندی و چشم‌انداز
• 98. توصیه‌های کاربردی برای پیاده‌سازی
• 99. نکات پایانی برای توسعه‌دهندگان
• 100. مسیرهای یادگیری پیشرفته در هوش مصنوعی