مقدمه

در دنیای امروز، استخراج متن از تصاویر و اسناد به یکی از نیازهای مهم در سازمان‌ها، بانک‌ها، مراکز تحقیقاتی و توسعه نرم‌افزار بدل شده است. دوره «بینایی کامپیوتری: OCR با پایتون – هوش مصنوعی مولد با LLM و RAG» با محوریت تکنیک‌های عملی و پیشرفته، شما را گام به گام با ساخت یک سیستم جامع تشخیص نویسه‌های نوری (OCR) آشنا می‌کند. این دوره تلفیقی از دانش بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی و مدل‌های مولد زبانی (LLM) با رویکرد بازیابی اطلاعات (RAG) است.

آنچه در این دوره یاد می‌گیرید

• اصول پایه و پیشرفته بینایی کامپیوتری برای تشخیص و استخراج متن از تصاویر.
• کار با کتابخانه‌های OpenCV، Tesseract و Pillow در پایتون.
• پاک‌سازی تصاویر، افزایش کیفیت، تشخیص خطوط و حروف با تکنیک‌های فیلتر و آستانه‌گذاری.
• پیاده‌سازی یک خط لوله OCR با بهره‌گیری از Pytesseract و مدل‌های یادگیری عمیق.
• چگونگی ادغام OCR با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای تصحیح خودکار خطاهای تشخیص.
• به‌کارگیری رویکرد RAG در بازیابی متن‌های مرتبط و بهبود دقت نهایی.
• استقرار و بهینه‌سازی مدل در محیط‌های ابری و لوکال.

پیش‌نیازها

• مبانی زبان پایتون و آشنایی با مفاهیم شی‌گرایی.
• آشنایی اولیه با پردازش تصویر (کتابخانه OpenCV).
• درک ابتدایی از یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی.
• مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی (NLP).
• نصب و پیکربندی Tesseract OCR در سیستم عامل ویندوز یا لینوکس.

مزایای شرکت در دوره

• دسترسی به کدهای کامل، داده‌های نمونه و مستندات پروژه محور.
• افزایش مهارت عملی در حل مساله واقعی از صفر تا صد.
• یادگیری روش‌های نوین در ادغام OCR با مدل‌های LLM و RAG.
• امکان دریافت گواهی پایان دوره و ارائه به عنوان پروژه در رزومه.
• پشتیبانی فنی در محیط پرسش و پاسخ دوره.

فصول و سرفصل‌های دوره

• فصل ۱: مقدمه بر بینایی کامپیوتری و معرفی OCR
• فصل ۲: آماده‌سازی محیط توسعه و نصب کتابخانه‌ها
• فصل ۳: عملیات پیش‌پردازش تصویر (نویزگیری، هموارسازی، آستانه‌گذاری)
• فصل ۴: پیاده‌سازی پایه‌ای OCR با Pytesseract
• فصل ۵: بهبود دقت با یادگیری عمیق و شبکه‌های کانولوشنال
• فصل ۶: معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و اتصال به خروجی OCR
• فصل ۷: استفاده از RAG برای بازیابی و اصلاح متن‌های تشخیص داده شده
• فصل ۸: استقرار و بهینه‌سازی در سرور یا فضای ابری
• فصل ۹: پروژه نهایی: ساخت یک API RESTful برای OCR هوشمند

مثال‌های عملی

در هر فصل، با یک مثال کاربردی روبه‌رو می‌شوید تا مفاهیم تئوری در قالب کدنویسی ملموس شود:

• مثال اول: استخراج متن از یک رسید خرید با میزان نویز بالا و استفاده از فیلتر گاوسی برای بهبود خوانایی.
• مثال دوم: تشخیص جدول‌های اسکناس با ترکیب تشخیص لبه و الگوریتم خوشه‌بندی برای جداسازی سلول‌ها.
• مثال سوم: اتصال خروجی OCR به مدل GPT برای تصحیح اشتباهات املایی و نگارشی.
• مثال چهارم: پیاده‌سازی RAG برای بازیابی بخش‌های جاافتاده یا ناخوانا با تحلیل دیتابیس متنی.

نکات کلیدی

• پیش‌پردازش صحیح نقش اساسی در دقت نهایی OCR دارد.
• انتخاب مدل مناسب برای هر نوع سند (دستی، ماشینی و غیره) اهمیت زیادی دارد.
• استفاده از LLM به اصلاح اشتباهات و تولید متن خواناتر کمک می‌کند.
• الگوریتم RAG برای رفع مشکلات داده‌های ناقص یا مخدوش بسیار مفید است.
• بهینه‌سازی و کش در محیط تولید، سرعت تحلیل را به طور چشمگیری افزایش می‌دهد.

نتیجه‌گیری

این دوره جامع، از مرحله مقدماتی تا پیاده‌سازی کامل یک سیستم OCR هوشمند مبتنی بر LLM و RAG را پوشش می‌دهد. با گذراندن این مسیر، شما توانایی طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی پروژه‌های استخراج متن از اسناد و تصاویر را خواهید داشت و می‌توانید در صنایع مختلف از بانکداری تا سلامت و بایگانی الکترونیکی از آن استفاده کنید.