دوره تحلیل هوشمند اسناد متنی با استفاده از Azure Cognitive Search همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل هوشمند اسناد متنی با استفاده از Azure Cognitive Search

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: تحلیل و پردازش داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل هوشمند اسناد متنی
• 2. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 3. آشنایی با Azure Cognitive Search
• 4. معماری Azure Cognitive Search
• 5. مراحل پیاده‌سازی Azure Cognitive Search
• 6. ایجاد یک سرویس Azure Cognitive Search
• 7. فهرست‌سازی (Indexing) اسناد متنی
• 8. انواع داده‌های پشتیبانی شده در Azure Cognitive Search
• 9. آماده‌سازی داده‌ها برای فهرست‌سازی
• 10. بارگذاری داده‌ها در Azure Cognitive Search
• 11. تعریف شاخص (Index) در Azure Cognitive Search
• 12. فیلدهای شاخص و انواع داده آن‌ها
• 13. تنظیمات شاخص: تحلیلگرها (Analyzers)
• 14. تحلیلگرهای پیش‌فرض و سفارشی
• 15. کاربرد تحلیلگرها در پردازش متن
• 16. استخراج اطلاعات از اسناد متنی
• 17. قابلیت‌های جستجو در Azure Cognitive Search
• 18. جستجوی ساده (Simple Search)
• 19. جستجوی تمام متن (Full-Text Search)
• 20. جستجوی تطبیقی (Scoring) نتایج
• 21. ترکیب عبارات جستجو
• 22. فیلتر کردن نتایج جستجو
• 23. مرتب‌سازی نتایج جستجو
• 24. صفحه‌بندی نتایج جستجو
• 25. جستجوی فاگت (Faceted Navigation)
• 26. نمونه‌های کاربردی جستجوی فاگت
• 27. استفاده از مترادف‌ها (Synonyms) در جستجو
• 28. مدیریت مترادف‌ها
• 29. بهبود دقت جستجو با مترادف‌ها
• 30. تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 31. کاربرد تجزیه و تحلیل احساسات
• 32. استخراج عبارات کلیدی (Key Phrase Extraction)
• 33. کاربرد استخراج عبارات کلیدی
• 34. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 35. انواع موجودیت‌های نام‌دار
• 36. کاربرد NER در پردازش اسناد
• 37. تشخیص زبان (Language Detection)
• 38. کاربرد تشخیص زبان
• 39. استخراج اطلاعات ساختاریافته (Structured Information Extraction)
• 40. استفاده از مهارت‌ها (Skills) در Azure Cognitive Search
• 41. مهارت‌های داخلی (Built-in Skills)
• 42. مهارت‌های سفارشی (Custom Skills)
• 43. پیاده‌سازی مهارت‌های سفارشی
• 44. ترکیب مهارت‌ها در پایپ‌لاین پردازش
• 45. مدیریت پایپ‌لاین‌های پردازش
• 46. نمونه پایپ‌لاین برای استخراج اطلاعات
• 47. نمونه پایپ‌لاین برای طبقه‌بندی اسناد
• 48. مدیریت و به‌روزرسانی شاخص‌ها
• 49. بازیابی داده‌ها از Azure Cognitive Search
• 50. استفاده از API های Azure Cognitive Search
• 51. کتابخانه‌های کلاینت (Client Libraries)
• 52. مثال‌های عملی با Python
• 53. مثال‌های عملی با C#
• 54. امنیت در Azure Cognitive Search
• 55. مدیریت دسترسی‌ها (Access Control)
• 56. رمزنگاری داده‌ها
• 57. مانیتورینگ و لاگینگ (Monitoring and Logging)
• 58. بهینه‌سازی عملکرد Azure Cognitive Search
• 59. تنظیمات شاخص برای عملکرد بهتر
• 60. مدیریت حجم داده‌ها
• 61. مقایسه Azure Cognitive Search با سایر ابزارها
• 62. کاربرد در حوزه حقوقی
• 63. کاربرد در حوزه مالی
• 64. کاربرد در حوزه پزشکی
• 65. کاربرد در حوزه علمی
• 66. کاربرد در حوزه پشتیبانی مشتری
• 67. کاربرد در حوزه محتوای رسانه‌ای
• 68. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های متنی
• 69. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 70. شفافیت در پردازش داده‌ها
• 71. محدودیت‌های فعلی Azure Cognitive Search
• 72. آینده تحلیل هوشمند اسناد متنی
• 73. یادگیری ماشین در پردازش اسناد
• 74. شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
• 75. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 76. یکپارچه‌سازی LLMs با Azure Cognitive Search
• 77. راهنمای بهترین شیوه‌ها (Best Practices)
• 78. مستندسازی پروژه‌ها
• 79. تست و ارزیابی نتایج
• 80. مقیاس‌پذیری راهکارها
• 81. مدیریت خطاها و استثناها
• 82. مفاهیم پیشرفته در جستجو
• 83. جستجوی معنایی (Semantic Search)
• 84. جستجوی برداری (Vector Search)
• 85. مقایسه جستجوی معنایی و برداری
• 86. استفاده از Azure OpenAI Service
• 87. یکپارچه‌سازی Azure OpenAI با Cognitive Search
• 88. مثال کاربردی: پرسش و پاسخ از اسناد
• 89. مثال کاربردی: خلاصه‌سازی اسناد
• 90. مثال کاربردی: دسته‌بندی خودکار اسناد
• 91. مثال کاربردی: تشخیص اطلاعات حساس
• 92. مثال کاربردی: تحلیل روندها در متون
• 93. مثال کاربردی: ساخت موتور جستجوی سازمانی
• 94. بررسی موارد موفق پیاده‌سازی
• 95. نکات مهم در انتخاب ابزار مناسب
• 96. آموزش و توسعه مهارت‌های مرتبط
• 97. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 98. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تحلیل اسناد
• 99. آینده تحلیل اسناد با رویکردهای نوین
• 100. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده