دوره شباهت‌سنجی اسناد با ابزارهای متن‌باز در علم داده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شباهت‌سنجی اسناد با ابزارهای متن‌باز در علم داده

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر علم داده و هوش مصنوعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 4. مقدمه ای بر شباهت‌سنجی اسناد
• 5. کاربردهای شباهت‌سنجی اسناد در علم داده
• 6. معرفی Langchain
• 7. نصب و پیکربندی Langchain
• 8. اصول اولیه Langchain
• 9. کار با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 10. مقدمه ای بر Ollama
• 11. نصب و راه‌اندازی Ollama
• 12. مدل Mistral 7B
• 13. استفاده از Mistral 7B با Langchain
• 14. مفاهیم پایگاه داده‌های برداری
• 15. مقدمه ای بر ChromaDB
• 16. نصب و پیکربندی ChromaDB
• 17. ذخیره‌سازی و بازیابی داده در ChromaDB
• 18. همگام‌سازی Langchain و ChromaDB
• 19. مراحل پردازش اسناد
• 20. پیش‌پردازش متن
• 21. پاکسازی متن
• 22. توکنیزاسیون
• 23. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 24. ریشه‌یابی (Stemming) و بن‌واژه‌سازی (Lemmatization)
• 25. نمایش متنی به صورت برداری
• 26. روش‌های Bag-of-Words
• 27. روش‌های TF-IDF
• 28. معرفی Embeddings
• 29. Embeddings مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 30. تولید Embeddings با مدل‌های متن‌باز
• 31. استفاده از Langchain برای تولید Embeddings
• 32. مفهوم شباهت معنایی
• 33. معیارهای شباهت در فضای برداری
• 34. فاصله کسینوسی
• 35. فاصله اقلیدسی
• 36. فاصله من‌هتن
• 37. محاسبه شباهت بین اسناد
• 38. پیاده‌سازی شباهت‌سنجی با Langchain
• 39. استفاده از ChromaDB برای جستجوی شباهت
• 40. جستجوی نزدیک‌ترین همسایگان (Nearest Neighbors)
• 41. کار با مجموعه داده‌های بزرگ
• 42. بهینه‌سازی عملکرد شباهت‌سنجی
• 43. معماری سیستم‌های پردازش زبان طبیعی
• 44. کاربرد شباهت‌سنجی در خلاصه‌سازی متن
• 45. کاربرد شباهت‌سنجی در تشخیص متون تکراری
• 46. کاربرد شباهت‌سنجی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 47. کاربرد شباهت‌سنجی در طبقه‌بندی اسناد
• 48. کاربرد شباهت‌سنجی در خوشه‌بندی اسناد
• 49. ارزیابی مدل‌های شباهت‌سنجی
• 50. معیارهای ارزیابی دقت و بازیابی
• 51. تنظیم پارامترها در Langchain
• 52. تنظیم پارامترها در ChromaDB
• 53. استفاده از مدل‌های زبانی دیگر
• 54. مقایسه مدل‌های زبانی مختلف
• 55. کاربرد Langchain در زنجیره‌های پردازش
• 56. ساخت زنجیره‌های پیچیده با Langchain
• 57. مدیریت حافظه در Langchain
• 58. بازیابی اطلاعات تاریخی از حافظه
• 59. کاربرد Langchain در عامل‌های هوشمند
• 60. مقدمه ای بر عامل‌های هوشمند
• 61. طراحی عامل‌های هوشمند با Langchain
• 62. ارتباط عامل‌های هوشمند با پایگاه داده‌های برداری
• 63. امنیت در سیستم‌های پردازش زبان طبیعی
• 64. حفظ حریم خصوصی در پردازش اسناد
• 65. ملاحظات اخلاقی در علم داده
• 66. اخلاق در هوش مصنوعی
• 67. مسئولیت‌پذیری در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 68. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
• 69. چارچوب‌های قانونی در ایران برای داده‌ها
• 70. استانداردهای داده در علم داده
• 71. مستندسازی پروژه‌های علم داده
• 72. مدیریت پروژه در علم داده
• 73. کاربرد شباهت‌سنجی در حوزه حقوقی
• 74. کاربرد شباهت‌سنجی در حوزه پزشکی
• 75. کاربرد شباهت‌سنجی در حوزه مالی
• 76. کاربرد شباهت‌سنجی در حوزه آموزشی
• 77. مباحث پیشرفته در Embeddings
• 78. Embeddings چندزبانه
• 79. Embeddings برای داده‌های ساختاریافته
• 80. روش‌های کاهش ابعاد در Embeddings
• 81. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
• 82. کاربرد Langchain در تحلیل احساسات
• 83. کاربرد Langchain در تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 84. کاربرد Langchain در ترجمه ماشینی
• 85. ملاحظات مربوط به داده‌های فارسی
• 86. پردازش زبان فارسی با Langchain
• 87. شباهت‌سنجی اسناد فارسی
• 88. استفاده از مدل‌های مناسب برای زبان فارسی
• 89. کاربرد ChromaDB برای داده‌های فارسی
• 90. آینده شباهت‌سنجی اسناد
• 91. روندهای جدید در پردازش زبان طبیعی
• 92. نوآوری‌ها در مدل‌های زبانی بزرگ
• 93. چالش‌های پیش رو در علم داده
• 94. جمع‌بندی و چشم‌انداز
• 95. پروژه‌های عملی در شباهت‌سنجی اسناد
• 96. راهنمای عملی برای پیاده‌سازی
• 97. منابع بیشتر برای مطالعه
• 98. گواهی‌نامه و توسعه شغلی در علم داده
• 99. مسیرهای شغلی مرتبط با علم داده
• 100. مهارت‌های مورد نیاز در بازار کار