فلش‌کارت‌های آموزشی استخراج و پردازش اطلاعات از اسناد با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج و پردازش اطلاعات از اسناد با پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده

موضوع میانی: پردازش اسناد با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش اسناد
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی
• 3. اهمیت استخراج اطلاعات از اسناد
• 4. مروری بر کتابخانه های پایتون برای پردازش متن
• 5. نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 6. مفاهیم اولیه پردازش اسناد
• 7. انواع اسناد و چالش‌های پردازش آن‌ها
• 8. روش‌های سنتی استخراج اطلاعات
• 9. معرفی هوش مصنوعی در پردازش اسناد
• 10. یادگیری ماشین برای پردازش اسناد
• 11. یادگیری عمیق و کاربرد آن در پردازش اسناد
• 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش اسناد
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 14. پردازش زبان طبیعی (NLP) پیشرفته
• 15. مدل‌های ترنسفورمر و کاربرد آن‌ها
• 16. معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 17. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 18. مقدمه‌ای بر Google Cloud Document AI
• 19. معماری Document AI
• 20. کاربرد Document AI در استخراج اطلاعات
• 21. ابزارهای Document AI برای تجزیه و تحلیل اسناد
• 22. آموزش مدل‌های سفارشی در Document AI
• 23. پایپ‌لاین‌های پردازش اسناد
• 24. استخراج داده از فرم‌های استاندارد
• 25. استخراج داده از فرم‌های غیر استاندارد
• 26. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 27. طبقه‌بندی اسناد
• 28. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 29. تطبیق الگو و استخراج اطلاعات
• 30. پردازش اسناد با استفاده از پایتون و Document AI
• 31. کار با API های Document AI
• 32. پردازش اسناد PDF
• 33. پردازش اسناد تصویری (JPEG, PNG)
• 34. پیش‌پردازش اسناد برای استخراج اطلاعات
• 35. پاکسازی متن و حذف نویز
• 36. نرمال‌سازی و استانداردسازی متن
• 37. تکنیک‌های توکنیزاسیون و لماتیزاسیون
• 38. استفاده از کتابخانه NLTK
• 39. استفاده از کتابخانه spaCy
• 40. استخراج داده از جداول در اسناد
• 41. پردازش فرم‌های پیچیده
• 42. استخراج اطلاعات کلیدی از فاکتورها
• 43. استخراج اطلاعات از رسیدها
• 44. استخراج اطلاعات از قراردادها
• 45. استخراج اطلاعات از رزومه‌ها
• 46. استخراج اطلاعات از فرم‌های پزشکی
• 47. اعتبارسنجی داده‌های استخراج شده
• 48. ارزیابی دقت مدل‌های استخراج اطلاعات
• 49. معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, F1-Score)
• 50. بهینه‌سازی مدل‌ها برای دقت بالاتر
• 51. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 52. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 53. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 54. کاربرد یادگیری انتقالی در پردازش اسناد
• 55. پردازش اسناد چندزبانه
• 56. چالش‌های پردازش اسناد فارسی
• 57. منابع داده برای پردازش اسناد فارسی
• 58. ابزارها و کتابخانه‌های پردازش زبان فارسی
• 59. تکنیک‌های پردازش اسناد فارسی با Document AI
• 60. کاربرد Document AI در صنایع مختلف
• 61. پردازش اسناد در حوزه مالی
• 62. پردازش اسناد در حوزه حقوقی
• 63. پردازش اسناد در حوزه پزشکی
• 64. پردازش اسناد در حوزه بیمه
• 65. پردازش اسناد در حوزه اداری
• 66. اتوماسیون فرآیندهای مبتنی بر اسناد
• 67. طراحی سیستم‌های پردازش اسناد مقیاس‌پذیر
• 68. مدیریت داده‌های استخراج شده
• 69. ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات
• 70. نمایش بصری اطلاعات استخراج شده
• 71. امنیت داده در پردازش اسناد
• 72. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و پردازش اسناد
• 73. حریم خصوصی داده‌ها
• 74. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 75. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی اخلاقی
• 76. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در پردازش اسناد
• 77. محافظت از داده‌های حساس
• 78. تشخیص حملات سایبری
• 79. استفاده از پایتون برای پیاده‌سازی سیستم‌های امن
• 80. پروژه‌های عملی در پردازش اسناد
• 81. مثال کاربردی: استخراج اطلاعات از فاکتورهای فروش
• 82. مثال کاربردی: طبقه‌بندی و استخراج اطلاعات از ایمیل‌ها
• 83. مثال کاربردی: پردازش اسناد هویتی
• 84. مثال کاربردی: استخراج اطلاعات از مقالات علمی
• 85. آینده پردازش اسناد با هوش مصنوعی
• 86. روندهای نوظهور در پردازش اسناد
• 87. چالش‌های پیش رو و راهکارها
• 88. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 89. منابع تکمیلی برای یادگیری بیشتر
• 90. راهنمایی برای پروژه‌های پیشرفته
• 91. کارگاه عملی: ساخت یک پردازشگر سند سفارشی
• 92. کارگاه عملی: ارزیابی و بهبود مدل‌های پردازش اسناد
• 93. بررسی موارد موفق پیاده‌سازی
• 94. نکات مهم در استقرار سیستم‌های پردازش اسناد
• 95. اهمیت مستندسازی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 96. اصول مدیریت پروژه در پروژه‌های داده‌محور