فلش‌کارت‌های آموزشی استفاده از پردازنده‌های تخصصی در پردازش اسناد با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از پردازنده‌های تخصصی در پردازش اسناد با پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش اسناد

موضوع میانی: پردازش هوشمند اسناد با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش اسناد و هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با کتابخانه Document AI
• 3. نصب و پیکربندی Document AI
• 4. معماری کلی Document AI
• 5. مفهوم پردازنده‌های تخصصی (Specialized Processors)
• 6. انواع پردازنده‌های تخصصی
• 7. پردازشگر فرم (Form Processor)
• 8. استخراج داده از فرم‌های ساختاریافته
• 9. تنظیمات پردازشگر فرم
• 10. محدودیت‌های پردازشگر فرم
• 11. پردازشگر تراکنش (Transaction Processor)
• 12. استخراج داده از تراکنش‌های مالی
• 13. تنظیمات پردازشگر تراکنش
• 14. محدودیت‌های پردازشگر تراکنش
• 15. پردازشگر OCR (Optical Character Recognition)
• 16. شناسایی متن در تصاویر
• 17. تنظیمات پردازشگر OCR
• 18. محدودیت‌های پردازشگر OCR
• 19. پردازشگر تشخیص موجودیت (Entity Recognition Processor)
• 20. شناسایی و دسته‌بندی موجودیت‌ها
• 21. تنظیمات پردازشگر تشخیص موجودیت
• 22. محدودیت‌های پردازشگر تشخیص موجودیت
• 23. پردازشگر تشخیص احساسات (Sentiment Analysis Processor)
• 24. تحلیل احساسات متن
• 25. تنظیمات پردازشگر تشخیص احساسات
• 26. محدودیت‌های پردازشگر تشخیص احساسات
• 27. پردازشگر خلاصه‌سازی متن (Text Summarization Processor)
• 28. تولید خلاصه‌های متنی
• 29. تنظیمات پردازشگر خلاصه‌سازی متن
• 30. محدودیت‌های پردازشگر خلاصه‌سازی متن
• 31. پردازشگر ترجمه (Translation Processor)
• 32. ترجمه متون بین زبان‌ها
• 33. تنظیمات پردازشگر ترجمه
• 34. محدودیت‌های پردازشگر ترجمه
• 35. پردازشگر طبقه‌بندی متن (Text Classification Processor)
• 36. دسته‌بندی اسناد
• 37. تنظیمات پردازشگر طبقه‌بندی متن
• 38. محدودیت‌های پردازشگر طبقه‌بندی متن
• 39. پردازشگر استخراج پرسش و پاسخ (Question-Answering Processor)
• 40. یافتن پاسخ سوالات در متن
• 41. تنظیمات پردازشگر استخراج پرسش و پاسخ
• 42. محدودیت‌های پردازشگر استخراج پرسش و پاسخ
• 43. استفاده از پردازنده‌های تخصصی در پایتون
• 44. فراخوانی پردازنده‌ها از طریق SDK پایتون
• 45. ارسال اسناد به پردازنده‌ها
• 46. دریافت و پردازش نتایج
• 47. مدیریت خطا و استثناها
• 48. کار با فرمت‌های مختلف اسناد (PDF, JPG, PNG)
• 49. آماده‌سازی اسناد برای پردازش
• 50. پیش‌پردازش اسناد
• 51. پاکسازی اسناد
• 52. تبدیل فرمت اسناد
• 53. استفاده از پردازشگر فرم برای استخراج اطلاعات
• 54. مثال عملی: استخراج اطلاعات از فاکتور
• 55. مثال عملی: استخراج اطلاعات از فرم درخواست
• 56. استفاده از پردازشگر تراکنش
• 57. مثال عملی: استخراج اطلاعات از رسید بانکی
• 58. استفاده از پردازشگر OCR برای استخراج متن از تصاویر
• 59. مثال عملی: استخراج متن از اسناد اسکن شده
• 60. استفاده از پردازشگر تشخیص موجودیت
• 61. مثال عملی: شناسایی نام افراد و سازمان‌ها
• 62. استفاده از پردازشگر تشخیص احساسات
• 63. مثال عملی: تحلیل نظرات مشتریان
• 64. استفاده از پردازشگر خلاصه‌سازی متن
• 65. مثال عملی: خلاصه کردن مقالات خبری
• 66. استفاده از پردازشگر ترجمه
• 67. مثال عملی: ترجمه اسناد فنی
• 68. استفاده از پردازشگر طبقه‌بندی متن
• 69. مثال عملی: دسته‌بندی ایمیل‌ها
• 70. استفاده از پردازشگر استخراج پرسش و پاسخ
• 71. مثال عملی: ساخت چت‌بات ساده
• 72. ترکیب پردازنده‌های تخصصی
• 73. ایجاد پایپ‌لاین‌های پردازش سفارشی
• 74. مدیریت اسناد بزرگ و حجیم
• 75. بهینه‌سازی عملکرد پردازش
• 76. اندازه‌گیری دقت پردازش
• 77. تنظیم پارامترهای پردازنده‌ها
• 78. آموزش مدل‌های سفارشی (در صورت امکان و با رعایت چارچوب)
• 79. ملاحظات امنیتی در پردازش اسناد
• 80. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 81. ذخیره‌سازی و مدیریت نتایج پردازش
• 82. یکپارچه‌سازی Document AI با سایر سیستم‌ها
• 83. کاربرد Document AI در اتوماسیون اداری
• 84. کاربرد Document AI در پردازش اسناد مالی
• 85. کاربرد Document AI در پردازش اسناد حقوقی
• 86. کاربرد Document AI در پردازش اسناد پزشکی
• 87. کاربرد Document AI در پردازش اسناد آموزشی
• 88. بررسی موارد استفاده پیشرفته
• 89. معرفی ابزارهای کمکی در پردازش اسناد
• 90. استفاده از کتابخانه‌های پردازش تصویر در پایتون
• 91. استفاده از کتابخانه‌های پردازش متن در پایتون
• 92. ملاحظات فرهنگی و زبانی در پردازش اسناد فارسی
• 93. چالش‌های پردازش اسناد فارسی
• 94. آموزش مدل‌های پردازش اسناد فارسی (با رعایت چارچوب)
• 95. آینده پردازش اسناد با هوش مصنوعی
• 96. جمع‌بندی و گام‌های بعدی