دوره توسعهٔ مدل‌های تشخیص فرم با PyTorch در محیط VS Code همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعهٔ مدل‌های تشخیص فرم با PyTorch در محیط VS Code

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش اسناد و استخراج اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر تشخیص فرم و یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با PyTorch برای پردازش اسناد
• 3. نصب و پیکربندی VS Code برای توسعهٔ مدل
• 4. مروری بر ساختار داده‌های اسناد
• 5. پیش‌پردازش اسناد متنی
• 6. پاک‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 7. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 8. استخراج اطلاعات کلیدی از اسناد
• 9. مفاهیم پایهٔ یادگیری عمیق
• 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 12. شبکه‌های LSTM و GRU
• 13. معماری مدل‌های تشخیص فرم
• 14. انتخاب معماری مناسب برای وظیفه
• 15. آماده‌سازی مجموعه داده برای آموزش
• 16. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 17. تنظیم پارامترهای مدل
• 18. بهینه‌سازی مدل با الگوریتم‌های گرادیان نزولی
• 19. تنظیم نرخ یادگیری
• 20. استفاده از روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 21. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
• 22. مبانی PyTorch: تانسورها و عملیات پایه
• 23. تابع هزینه (Loss Function) مناسب
• 24. انتخاب تابع فعال‌سازی (Activation Function)
• 25. آموزش مدل با PyTorch
• 26. پیاده‌سازی حلقهٔ آموزش
• 27. اعتبارسنجی مدل در طول آموزش
• 28. ارزیابی عملکرد مدل
• 29. معیارهای ارزیابی: دقت، فراخوانی، F1-Score
• 30. تحلیل نتایج ارزیابی
• 31. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 32. استفاده از ابزارهای خودکار تنظیم فراپارامتر
• 33. ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 34. مدیریت نسخه‌های مدل
• 35. پیش‌بینی بر روی داده‌های جدید
• 36. استخراج داده‌های ساختاریافته از فرم‌های نامنظم
• 37. کاربرد تشخیص فرم در اتوماسیون اداری
• 38. کاربرد تشخیص فرم در پردازش فاکتورها
• 39. کاربرد تشخیص فرم در پردازش قراردادها
• 40. کاربرد تشخیص فرم در پردازش فرم‌های پزشکی
• 41. کاربرد تشخیص فرم در پردازش فرم‌های بیمه
• 42. کاربرد تشخیص فرم در پردازش مدارک هویتی
• 43. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 44. تکنیک‌های پیشرفتهٔ NER
• 45. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 46. تشخیص موجودیت‌های خاص دامنه
• 47. استفاده از مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 48. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 49. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در تشخیص فرم
• 50. استفاده از Hugging Face Transformers
• 51. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر
• 52. پردازش اسناد چندصفحه‌ای
• 53. مدیریت اسناد با چیدمان‌های پیچیده
• 54. استخراج اطلاعات از جداول در اسناد
• 55. تشخیص و استخراج امضاها
• 56. شناسایی مناطق مهم در سند
• 57. استفاده از تکنیک‌های OCR (Optical Character Recognition)
• 58. ادغام OCR با مدل‌های یادگیری عمیق
• 59. پردازش زبان فارسی در تشخیص فرم
• 60. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 61. استفاده از کتابخانه‌های پردازش زبان فارسی
• 62. دقت و کارایی مدل در زبان فارسی
• 63. بهبود دقت مدل با داده‌های بیشتر
• 64. استفاده از تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 65. تشخیص انواع مختلف فرم‌ها
• 66. مدیریت خطاها و موارد استثنا
• 67. مستندسازی مدل و فرآیند توسعه
• 68. اصول مهندسی نرم‌افزار در توسعهٔ مدل
• 69. استقرار مدل در محیط عملیاتی
• 70. مانیتورینگ عملکرد مدل در زمان اجرا
• 71. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل
• 72. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 73. حریم خصوصی داده‌ها در تشخیص فرم
• 74. امنیت مدل‌های تشخیص فرم
• 75. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص فرم
• 76. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 77. استفاده از معماری‌های توزیع‌شده
• 78. پردازش موازی داده‌ها
• 79. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای سرعت
• 80. فشرده‌سازی مدل‌ها
• 81. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
• 82. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 83. کاربرد یادگیری انتقالی در تشخیص فرم
• 84. بهینه‌سازی مدل برای منابع محدود
• 85. ارزیابی اقتصادی پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص فرم
• 86. مطالعات موردی موفق در حوزهٔ تشخیص فرم
• 87. آیندهٔ تشخیص فرم و استخراج اطلاعات
• 88. چشم‌انداز توسعهٔ مدل‌های پیشرفته‌تر
• 89. تکنیک‌های نوین در پردازش اسناد
• 90. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری ماشین
• 91. توسعهٔ ابزارهای همکاری تیمی
• 92. مدیریت دانش در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 93. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش
• 94. مباحث پیشرفته در بینایی ماشین
• 95. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
• 96. پردازش اسناد تصویری
• 97. تحلیل معنایی اسناد
• 98. استخراج اطلاعات از اسناد تاریخی
• 99. کاربرد هوش مصنوعی در آرشیو دیجیتال
• 100. مقدمه‌ای بر پردازش گراف دانش