MAPress

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

249,950 تومان

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.