سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب توسعهٔ مدل‌های تشخیص فرم با PyTorch در محیط VS Code

کتاب توسعهٔ مدل‌های تشخیص فرم با PyTorch در محیط VS Code

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعهٔ مدل‌های تشخیص فرم با PyTorch در محیط VS Code

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش اسناد و استخراج اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر تشخیص فرم و یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با PyTorch برای پردازش اسناد
  • 3. نصب و پیکربندی VS Code برای توسعهٔ مدل
  • 4. مروری بر ساختار داده‌های اسناد
  • 5. پیش‌پردازش اسناد متنی
  • 6. پاک‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 7. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 8. استخراج اطلاعات کلیدی از اسناد
  • 9. مفاهیم پایهٔ یادگیری عمیق
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 12. شبکه‌های LSTM و GRU
  • 13. معماری مدل‌های تشخیص فرم
  • 14. انتخاب معماری مناسب برای وظیفه
  • 15. آماده‌سازی مجموعه داده برای آموزش
  • 16. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 17. تنظیم پارامترهای مدل
  • 18. بهینه‌سازی مدل با الگوریتم‌های گرادیان نزولی
  • 19. تنظیم نرخ یادگیری
  • 20. استفاده از روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 21. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
  • 22. مبانی PyTorch: تانسورها و عملیات پایه
  • 23. تابع هزینه (Loss Function) مناسب
  • 24. انتخاب تابع فعال‌سازی (Activation Function)
  • 25. آموزش مدل با PyTorch
  • 26. پیاده‌سازی حلقهٔ آموزش
  • 27. اعتبارسنجی مدل در طول آموزش
  • 28. ارزیابی عملکرد مدل
  • 29. معیارهای ارزیابی: دقت، فراخوانی، F1-Score
  • 30. تحلیل نتایج ارزیابی
  • 31. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 32. استفاده از ابزارهای خودکار تنظیم فراپارامتر
  • 33. ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
  • 34. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 35. پیش‌بینی بر روی داده‌های جدید
  • 36. استخراج داده‌های ساختاریافته از فرم‌های نامنظم
  • 37. کاربرد تشخیص فرم در اتوماسیون اداری
  • 38. کاربرد تشخیص فرم در پردازش فاکتورها
  • 39. کاربرد تشخیص فرم در پردازش قراردادها
  • 40. کاربرد تشخیص فرم در پردازش فرم‌های پزشکی
  • 41. کاربرد تشخیص فرم در پردازش فرم‌های بیمه
  • 42. کاربرد تشخیص فرم در پردازش مدارک هویتی
  • 43. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 44. تکنیک‌های پیشرفتهٔ NER
  • 45. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
  • 46. تشخیص موجودیت‌های خاص دامنه
  • 47. استفاده از مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
  • 48. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 49. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در تشخیص فرم
  • 50. استفاده از Hugging Face Transformers
  • 51. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر
  • 52. پردازش اسناد چندصفحه‌ای
  • 53. مدیریت اسناد با چیدمان‌های پیچیده
  • 54. استخراج اطلاعات از جداول در اسناد
  • 55. تشخیص و استخراج امضاها
  • 56. شناسایی مناطق مهم در سند
  • 57. استفاده از تکنیک‌های OCR (Optical Character Recognition)
  • 58. ادغام OCR با مدل‌های یادگیری عمیق
  • 59. پردازش زبان فارسی در تشخیص فرم
  • 60. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 61. استفاده از کتابخانه‌های پردازش زبان فارسی
  • 62. دقت و کارایی مدل در زبان فارسی
  • 63. بهبود دقت مدل با داده‌های بیشتر
  • 64. استفاده از تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 65. تشخیص انواع مختلف فرم‌ها
  • 66. مدیریت خطاها و موارد استثنا
  • 67. مستندسازی مدل و فرآیند توسعه
  • 68. اصول مهندسی نرم‌افزار در توسعهٔ مدل
  • 69. استقرار مدل در محیط عملیاتی
  • 70. مانیتورینگ عملکرد مدل در زمان اجرا
  • 71. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل
  • 72. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 73. حریم خصوصی داده‌ها در تشخیص فرم
  • 74. امنیت مدل‌های تشخیص فرم
  • 75. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص فرم
  • 76. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 77. استفاده از معماری‌های توزیع‌شده
  • 78. پردازش موازی داده‌ها
  • 79. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای سرعت
  • 80. فشرده‌سازی مدل‌ها
  • 81. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
  • 82. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 83. کاربرد یادگیری انتقالی در تشخیص فرم
  • 84. بهینه‌سازی مدل برای منابع محدود
  • 85. ارزیابی اقتصادی پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص فرم
  • 86. مطالعات موردی موفق در حوزهٔ تشخیص فرم
  • 87. آیندهٔ تشخیص فرم و استخراج اطلاعات
  • 88. چشم‌انداز توسعهٔ مدل‌های پیشرفته‌تر
  • 89. تکنیک‌های نوین در پردازش اسناد
  • 90. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری ماشین
  • 91. توسعهٔ ابزارهای همکاری تیمی
  • 92. مدیریت دانش در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 93. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش
  • 94. مباحث پیشرفته در بینایی ماشین
  • 95. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
  • 96. پردازش اسناد تصویری
  • 97. تحلیل معنایی اسناد
  • 98. استخراج اطلاعات از اسناد تاریخی
  • 99. کاربرد هوش مصنوعی در آرشیو دیجیتال
  • 100. مقدمه‌ای بر پردازش گراف دانش

📚 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.