سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب افزایش بهره‌وری و دقت در استخراج اطلاعات از اسناد مالی با استفاده از ابزارهای RAG: یک مطالعه موردی

کتاب افزایش بهره‌وری و دقت در استخراج اطلاعات از اسناد مالی با استفاده از ابزارهای RAG: یک مطالعه موردی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب افزایش بهره‌وری و دقت در استخراج اطلاعات از اسناد مالی با استفاده از ابزارهای RAG: یک مطالعه موردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی و استخراج اطلاعات

موضوع میانی: کاربرد مدل‌های RAG در استخراج اطلاعات و حاشیه‌نویسی داده‌ها

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی
  • 2. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 3. مفهوم زبان طبیعی و چالش‌های آن
  • 4. تاریخچه NLP و تحولات آن
  • 5. کاربردهای متنوع NLP
  • 6. مبانی یادگیری ماشین در NLP
  • 7. انواع مدل‌های یادگیری ماشین برای NLP
  • 8. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت در NLP
  • 9. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 10. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 12. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 13. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در NLP
  • 15. مبانی مدل‌های زبانی (Language Models)
  • 16. مدل‌های زبانی آماری (Statistical Language Models)
  • 17. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 18. مفهوم توکن‌سازی (Tokenization)
  • 19. روش‌های پیشرفته توکن‌سازی
  • 20. مفهوم جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 21. Word2Vec و GloVe
  • 22. تکامل جاسازی کلمات
  • 23. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer Models)
  • 24. مفهوم مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 25. مبانی مدل‌های ترانسفورمر
  • 26. BERT و پیشگامان آن
  • 27. GPT و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 28. چالش‌های استخراج اطلاعات (Information Extraction - IE)
  • 29. مفهوم استخراج اطلاعات
  • 30. انواع وظایف استخراج اطلاعات
  • 31. استخراج موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition - NER)
  • 32. تشخیص روابط (Relation Extraction)
  • 33. استخراج رویداد (Event Extraction)
  • 34. استخراج اطلاعات از اسناد پیچیده
  • 35. مفهوم اسناد مالی و ویژگی‌های آن‌ها
  • 36. چالش‌های استخراج اطلاعات از اسناد مالی
  • 37. مقدمه‌ای بر ابزارهای RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • 38. مفهوم RAG
  • 39. نحوه عملکرد RAG
  • 40. مزایای RAG برای استخراج اطلاعات
  • 41. معماری اصلی سیستم‌های RAG
  • 42. مرحله بازیابی (Retrieval)
  • 43. مفهوم بازیابی اطلاعات
  • 44. انواع روش‌های بازیابی
  • 45. شاخص‌گذاری اسناد
  • 46. موتورهای جستجو در RAG
  • 47. فشرده‌سازی اطلاعات بازیابی شده
  • 48. بهینه‌سازی مرحله بازیابی
  • 49. مرحله تولید (Generation)
  • 50. نقش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در تولید
  • 51. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای وظایف خاص
  • 52. راهنمایی (Prompting) LLMs
  • 53. تولید پاسخ‌های دقیق و مرتبط
  • 54. تکنیک‌های بهبود مرحله تولید
  • 55. مطالعه موردی: استخراج اطلاعات از افشاهای عمومی بانک‌ها
  • 56. مقدمه بر مطالعه موردی
  • 57. انتخاب مجموعه داده (Dataset)
  • 58. ویژگی‌های مجموعه داده افشاهای بانکی
  • 59. فرآیند جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 60. مراحل طراحی و پیاده‌سازی ابزارهای RAG برای مطالعه موردی
  • 61. پیکربندی سیستم بازیابی
  • 62. انتخاب مدل زبانی مناسب
  • 63. تنظیم پارامترهای سیستم RAG
  • 64. پیاده‌سازی ابزارهای RAG
  • 65. ارزیابی عملکرد ابزارهای RAG
  • 66. معیارهای ارزیابی استخراج اطلاعات
  • 67. معیارهای ارزیابی دقت و صحت
  • 68. معیارهای ارزیابی کارایی و بهره‌وری
  • 69. نتایج بخش بازیابی
  • 70. نتایج بخش تولید
  • 71. تحلیل نتایج ارزیابی
  • 72. مقایسه عملکرد ابزارهای RAG با روش‌های سنتی
  • 73. مقایسه عملکرد ابزارهای RAG با مدل‌های LLM بدون RAG
  • 74. تجزیه و تحلیل نقش RAG در بهبود دقت
  • 75. تجزیه و تحلیل نقش RAG در افزایش بهره‌وری
  • 76. مطالعه موردی: حاشیه‌نویسی داده‌ها (Data Annotation) با RAG
  • 77. مفهوم حاشیه‌نویسی داده‌ها
  • 78. اهمیت حاشیه‌نویسی داده‌ها در آموزش مدل‌های NLP
  • 79. چالش‌های حاشیه‌نویسی داده‌های اسناد مالی
  • 80. استفاده از RAG برای تسهیل حاشیه‌نویسی
  • 81. کاربرد RAG در تولید پیش‌حاشیه‌نویسی (Pre-annotation)
  • 82. کاربرد RAG در صحت‌سنجی حاشیه‌نویسی
  • 83. کاربرد RAG در استخراج اطلاعات برای حاشیه‌نویسی
  • 84. مطالعه موردی: کاربرد RAG در حاشیه‌نویسی اسناد بانکی
  • 85. فرآیند حاشیه‌نویسی خودکار با RAG
  • 86. ارزیابی کیفیت حاشیه‌نویسی تولید شده توسط RAG
  • 87. مقایسه بهره‌وری حاشیه‌نویسی با RAG در مقابل روش‌های دستی
  • 88. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از RAG در حاشیه‌نویسی
  • 89. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در استفاده از RAG
  • 90. امنیت داده‌ها در فرآیند RAG
  • 91. حریم خصوصی در استخراج و حاشیه‌نویسی داده‌ها
  • 92. سوگیری (Bias) در مدل‌های RAG
  • 93. روش‌های کاهش سوگیری در RAG
  • 94. آینده ابزارهای RAG در پردازش زبان طبیعی
  • 95. روندهای آینده در RAG
  • 96. توسعه مدل‌های RAG چند وجهی (Multimodal RAG)
  • 97. کاربرد RAG در حوزه‌های جدید
  • 98. پیش‌بینی چالش‌های آینده در RAG
  • 99. نکات کلیدی و جمع‌بندی دوره
  • 100. خلاصه مباحث کلیدی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.