دوره تحلیل اسناد و بازیابی اطلاعات با استفاده از مدل‌های زبان و پایگاه‌های دانش گراف (بر اساس Langchain، OpenAI Embeddings و Neo4J) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل اسناد و بازیابی اطلاعات با استفاده از مدل‌های زبان و پایگاه‌های دانش گراف (بر اساس Langchain، OpenAI Embeddings و Neo4J)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده

موضوع میانی: کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت دانش

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش داده
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 3. آشنایی با مدل‌های زبان بزرگ
• 4. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبان
• 5. مفاهیم پایه Embeddings
• 6. نحوه تولید Embeddings با OpenAI
• 7. کاربرد Embeddings در سنجش شباهت اسناد
• 8. معرفی Langchain به عنوان فریم‌ورک
• 9. معماری Langchain و اجزای آن
• 10. مولفه‌های کلیدی Langchain
• 11. استفاده از مدل‌های زبان در Langchain
• 12. اتصال به API مدل‌های زبان
• 13. مدل‌های Embedding در Langchain
• 14. پیاده‌سازی Embeddings با Langchain
• 15. مفاهیم پایگاه‌های دانش گراف
• 16. معرفی Neo4j به عنوان پایگاه داده گراف
• 17. مدل‌سازی داده در Neo4j
• 18. زبان پرس‌وجو Cypher
• 19. ارتباط بین Embeddings و گراف‌ها
• 20. ذخیره‌سازی Embeddings در Neo4j
• 21. جستجوی شباهت در پایگاه داده گراف
• 22. بازیابی اطلاعات مبتنی بر شباهت
• 23. فرایند کلی تحلیل اسناد
• 24. مراحل پیش‌پردازش اسناد
• 25. پاکسازی متن و حذف نویز
• 26. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 27. تولید Embeddings برای اسناد
• 28. ذخیره‌سازی Embeddings در پایگاه داده
• 29. پیاده‌سازی الگوریتم‌های سنجش شباهت
• 30. فاصله اقلیدسی و شباهت کسینوسی
• 31. جستجوی اسناد مشابه با Langchain
• 32. کاربرد Neo4j در مدیریت دانش
• 33. مدل‌سازی دانش سازمانی
• 34. ارتباط بین مفاهیم در گراف دانش
• 35. بازیابی دانش مبتنی بر روابط
• 36. ترکیب Embeddings و گراف دانش
• 37. ایجاد سیستم پرسش و پاسخ هوشمند
• 38. فراهم کردن پاسخ‌های مبتنی بر متن
• 39. استفاده از Langchain برای ارکستراسیون
• 40. تعامل با مدل‌های زبان و پایگاه داده
• 41. ساخت Chain برای وظایف پیچیده
• 42. تنظیم پارامترهای مدل‌های زبان
• 43. بهینه‌سازی فرایند تولید Embeddings
• 44. انتخاب مدل مناسب Embedding
• 45. مدیریت نسخه‌های مدل‌های زبان
• 46. ملاحظات امنیتی در استفاده از API
• 47. حفاظت از داده‌های حساس
• 48. قوانین و مقررات مربوط به داده
• 49. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 50. کاربرد هوش مصنوعی در سازمان‌ها
• 51. مدیریت دانش سازمانی و هوش مصنوعی
• 52. تحلیل محتوای اسناد قانونی
• 53. استخراج اطلاعات کلیدی از قراردادها
• 54. خلاصه‌سازی خودکار اسناد
• 55. سیستم‌های توصیه‌گر محتوا
• 56. کاربرد در حوزه آموزش و پژوهش
• 57. بازیابی مقالات علمی و پژوهشی
• 58. تحلیل اسناد تاریخی
• 59. مدیریت دانش در صنعت
• 60. کاربرد در حوزه‌های مالی و بانکی
• 61. تحلیل گزارش‌های مالی
• 62. پردازش اسناد اداری
• 63. مدیریت اسناد در حوزه سلامت
• 64. کاربرد در حقوق و قضاییه
• 65. تحلیل پرونده‌های قضایی
• 66. سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری
• 67. مدیریت دانش در کسب‌وکارهای کوچک
• 68. توسعه سیستم‌های هوشمند
• 69. فریم‌ورک‌های توسعه هوش مصنوعی
• 70. مبانی یادگیری ماشین
• 71. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
• 72. شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 73. پردازش توالی‌ها
• 74. مدل‌های تولید متن
• 75. تولید محتوای خلاقانه
• 76. ترجمه ماشینی
• 77. تحلیل احساسات
• 78. تشخیص موجودیت نام‌دار
• 79. استخراج رابطه بین موجودیت‌ها
• 80. مدل‌سازی موضوعی
• 81. طبقه‌بندی اسناد
• 82. خوشه‌بندی اسناد
• 83. بازیابی اطلاعات معنایی
• 84. جستجوی معنایی پیشرفته
• 85. کاربرد در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 86. مدیریت محتوای دیجیتال
• 87. ارزیابی کیفیت مدل‌های زبان
• 88. معیارهای ارزیابی بازیابی اطلاعات
• 89. ملاحظات پیاده‌سازی در ایران
• 90. تطبیق با قوانین داخلی
• 91. استفاده از منابع بومی
• 92. آموزش و فرهنگ‌سازی
• 93. آینده هوش مصنوعی و پردازش داده
• 94. چالش‌های پیش رو
• 95. فرصت‌های جدید
• 96. نقش مدل‌های زبان در آینده
• 97. توسعه پایگاه‌های دانش گراف