فلش‌کارت‌های آموزشی تحلیل شباهت اسناد با استفاده از مدل‌های زبانی و پایگاه داده گراف

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل شباهت اسناد با استفاده از مدل‌های زبانی و پایگاه داده گراف

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش داده
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. آشنایی با Langchain
• 4. معماری Langchain
• 5. اجزای کلیدی Langchain
• 6. مدل‌های زبانی در Langchain
• 7. مقدمه‌ای بر Embeddings
• 8. نحوه تولید Embeddings
• 9. کاربرد Embeddings در درک معنایی
• 10. معرفی OpenAI Embeddings
• 11. مدل‌های Embeddings OpenAI
• 12. مزایای OpenAI Embeddings
• 13. مقدمه‌ای بر پایگاه داده گراف
• 14. مفاهیم پایگاه داده گراف
• 15. انواع پایگاه داده گراف
• 16. مزایای پایگاه داده گراف
• 17. معرفی Neo4j
• 18. مدل داده در Neo4j
• 19. زبان پرس و جوی Cypher
• 20. نصب و راه‌اندازی Neo4j
• 21. تحلیل شباهت اسناد چیست؟
• 22. اهمیت تحلیل شباهت اسناد
• 23. کاربردهای تحلیل شباهت اسناد
• 24. روش‌های سنتی تحلیل شباهت
• 25. محدودیت‌های روش‌های سنتی
• 26. جایگاه مدل‌های زبانی در تحلیل شباهت
• 27. استفاده از Langchain برای تحلیل شباهت
• 28. فرایند کلی تحلیل شباهت با Langchain
• 29. مراحل اولیه پردازش اسناد
• 30. پاکسازی و پیش‌پردازش متن
• 31. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 32. ریشه‌یابی کلمات (Stemming & Lemmatization)
• 33. آماده‌سازی اسناد برای Embeddings
• 34. تولید Embeddings برای اسناد
• 35. انتخاب مدل Embeddings مناسب
• 36. مقایسه Embedding های اسناد
• 37. محاسبه فاصله بین Embedding ها
• 38. معیارهای اندازه‌گیری شباهت
• 39. شباهت کسینوسی (Cosine Similarity)
• 40. فاصله اقلیدسی (Euclidean Distance)
• 41. کاربرد Embeddings در Neo4j
• 42. مدل‌سازی اسناد در Neo4j
• 43. گره‌ها (Nodes) و روابط (Relationships)
• 44. نحوه ذخیره‌سازی Embedding ها در Neo4j
• 45. پرس و جوی شباهت در Neo4j
• 46. بازیابی اسناد مشابه با Cypher
• 47. ایجاد شاخص‌های کارآمد در Neo4j
• 48. بهینه‌سازی پرس و جوها
• 49. یکپارچه‌سازی Langchain و Neo4j
• 50. استفاده از Langchain برای تعامل با Neo4j
• 51. ساخت Chain برای تحلیل شباهت
• 52. مثال عملی: تحلیل شباهت مقالات علمی
• 53. مثال عملی: یافتن اسناد تکراری
• 54. مثال عملی: پیشنهاد محتوای مرتبط
• 55. ارزیابی نتایج تحلیل شباهت
• 56. سنجه‌های ارزیابی دقت
• 57. بهبود مدل و پارامترها
• 58. مقیاس‌پذیری راهکار
• 59. ملاحظات امنیتی در پردازش داده
• 60. حفظ حریم خصوصی اطلاعات
• 61. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 62. کاربرد Embeddings در بازیابی اطلاعات
• 63. تحلیل شباهت در سیستم‌های توصیه‌گر
• 64. تحلیل شباهت در تشخیص اسپم
• 65. تحلیل شباهت در خوشه‌بندی اسناد
• 66. تحلیل شباهت در خلاصه‌سازی متن
• 67. مقدمه‌ای بر Embeddings متنی پیشرفته
• 68. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 69. کاربرد LLMs در تحلیل شباهت
• 70. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 71. پردازش زبان طبیعی در فارسی
• 72. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 73. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 74. پایگاه‌های دانش فارسی
• 75. شباهت معنایی در زبان فارسی
• 76. تحلیل شباهت اسناد حقوقی
• 77. تحلیل شباهت اسناد پزشکی
• 78. تحلیل شباهت اسناد مالی
• 79. تحلیل شباهت متون ادبی
• 80. ملاحظات قانونی در پردازش داده در ایران
• 81. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 82. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 83. حدود شرعی در محتوای آموزشی
• 84. رویکرد علمی و فقهی در علوم دینی
• 85. بانکداری بدون ربا در تحلیل مالی
• 86. خانواده ایرانی-اسلامی در روانشناسی
• 87. منافع ملی در روابط بین‌الملل
• 88. پروتکل‌های وزارت بهداشت در علوم پزشکی
• 89. امنیت داده و حریم خصوصی در چارچوب قوانین
• 90. مدل‌سازی گراف دانش برای شباهت
• 91. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در متن
• 92. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در متن
• 93. مدل‌های Transformer و Attention
• 94. مدل‌های زبانی مبتنی بر Transformer
• 95. کاربرد مدل‌های زبانی در وظایف NLP
• 96. تحلیل احساسات در اسناد
• 97. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 98. استخراج رابطه بین موجودیت‌ها
• 99. مقدمه‌ای بر داده‌های ساختاریافته
• 100. مقایسه داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار