فلش‌کارت‌های آموزشی استخراج هوشمند اطلاعات از اسناد با استفاده از خدمات ابری مایکروسافت (Azure Form Recognizer)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج هوشمند اطلاعات از اسناد با استفاده از خدمات ابری مایکروسافت (Azure Form Recognizer)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌های غیرساختاریافته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش اسناد در عصر دیجیتال
• 2. اهمیت تحلیل داده‌های غیرساختاریافته
• 3. مروری بر ابزارهای تحلیل اسناد
• 4. معرفی خدمات ابری مایکروسافت برای پردازش داده
• 5. آشنایی با Azure Form Recognizer
• 6. قابلیت‌های کلیدی Azure Form Recognizer
• 7. انواع اسناد قابل پردازش
• 8. مراحل اولیه راه‌اندازی Azure Form Recognizer
• 9. ایجاد یک پروژه در Azure Form Recognizer
• 10. آشنایی با مدل‌های از پیش ساخته شده
• 11. مدل‌های تحلیل متن (Text Analytics)
• 12. مدل‌های تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 13. مدل‌های استخراج روابط
• 14. مدل‌های تحلیل احساسات
• 15. مدل‌های تشخیص زبان
• 16. مدل‌های پردازش اسناد (Document Intelligence)
• 17. استفاده از مدل‌های از پیش ساخته شده برای استخراج اطلاعات
• 18. آموزش مدل‌های سفارشی
• 19. مراحل جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها
• 20. انواع برچسب‌گذاری برای مدل‌های سفارشی
• 21. برچسب‌گذاری موجودیت‌ها
• 22. برچسب‌گذاری روابط
• 23. برچسب‌گذاری جداول
• 24. برچسب‌گذاری کلید-مقدار
• 25. ابزارهای کمکی برای برچسب‌گذاری
• 26. اعتبارسنجی داده‌های برچسب‌گذاری شده
• 27. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
• 28. انتخاب معماری مدل مناسب
• 29. تنظیم پارامترهای آموزش مدل
• 30. فرآیند آموزش مدل سفارشی
• 31. ارزیابی عملکرد مدل آموزش دیده
• 32. معیارهای ارزیابی دقت و صحت
• 33. بهبود مدل با داده‌های بیشتر
• 34. استقرار مدل آموزش دیده
• 35. استفاده از مدل مستقر شده در برنامه‌ها
• 36. فراخوانی APIهای Azure Form Recognizer
• 37. پردازش اسناد با استفاده از SDKها
• 38. یکپارچه‌سازی با سایر خدمات Azure
• 39. Azure Cognitive Search برای نمایه‌سازی اسناد
• 40. Azure Logic Apps برای اتوماسیون گردش کار
• 41. Azure Functions برای پردازش رویداد محور
• 42. امنیت و حریم خصوصی در Azure Form Recognizer
• 43. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 44. حفاظت از داده‌های حساس
• 45. الزامات انطباق با قوانین داخلی
• 46. استفاده از Azure Form Recognizer در بخش دولتی
• 47. استفاده در حوزه بانکی و مالی (بدون ربا)
• 48. استخراج اطلاعات از اسناد هویتی
• 49. استخراج اطلاعات از قراردادها
• 50. استخراج اطلاعات از صورت‌های مالی
• 51. استخراج اطلاعات از فاکتورها
• 52. استخراج اطلاعات از فرم‌های اداری
• 53. کاربرد در حوزه سلامت (مطابق با پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 54. استخراج اطلاعات از پرونده‌های پزشکی
• 55. استخراج اطلاعات از آزمایش‌ها
• 56. استخراج اطلاعات از دستورات پزشک
• 57. کاربرد در حوزه حقوقی
• 58. استخراج اطلاعات از اسناد قانونی
• 59. استخراج اطلاعات از آراء دادگاه
• 60. استخراج اطلاعات از لوایح
• 61. کاربرد در حوزه آموزش
• 62. استخراج اطلاعات از مقالات علمی
• 63. استخراج اطلاعات از کتاب‌ها
• 64. استخراج اطلاعات از آزمون‌ها
• 65. کاربرد در حوزه صنعت و تولید
• 66. استخراج اطلاعات از گزارش‌های فنی
• 67. استخراج اطلاعات از دفترچه‌های راهنما
• 68. استخراج اطلاعات از مشخصات محصول
• 69. مدیریت دانش سازمانی با استفاده از Azure Form Recognizer
• 70. کاهش هزینه‌های پردازش دستی اسناد
• 71. افزایش سرعت و دقت تحلیل اسناد
• 72. توانمندسازی کارکنان برای تمرکز بر وظایف استراتژیک
• 73. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 74. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری فناوری
• 75. شفافیت در فرآیندهای پردازش اسناد
• 76. آینده تحلیل اسناد غیرساختاریافته
• 77. روندهای نوظهور در پردازش زبان طبیعی
• 78. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 79. پردازش زبان طبیعی مولد
• 80. چالش‌های پیش رو در تحلیل اسناد
• 81. پیچیدگی زبان و ابهام
• 82. مقاومت در برابر تغییرات و پذیرش فناوری
• 83. نیاز به تخصص و مهارت‌های جدید
• 84. منابع آموزشی و پشتیبانی
• 85. مستندات رسمی Azure Form Recognizer
• 86. انجمن‌های کاربری و تالارهای گفتگو
• 87. دوره‌های آموزشی تخصصی
• 88. تمرین‌های عملی و پروژه‌های نمونه
• 89. پروژه‌های پیشرفته با Azure Form Recognizer
• 90. تحلیل اسناد حجیم و پیچیده
• 91. ترکیب مدل‌های مختلف برای تحلیل جامع
• 92. بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری
• 93. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده