در دنیای امروز که حجم داده‌ها با سرعت خیره‌کننده‌ای در حال افزایش است، توانایی استخراج اطلاعات مفید از منابع مختلف، امری حیاتی برای پیشرفت در علوم، کسب‌وکار و پژوهش محسوب می‌شود. یکی از چالش‌برانگیزترین اما در عین حال پرکاربردترین حوزه‌ها، پردازش و استخراج اطلاعات از اسناد متنی و تصاویر است. این دوره آموزشی پیشرفته، دریچه‌ای نو به سوی دنیای هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی می‌گشاید و ابزارهای قدرتمندی را در اختیار علاقه‌مندان قرار می‌دهد تا بتوانند داده‌های ارزشمند را از دل متون و تصاویر بیرون کشیده و مورد بهره‌برداری قرار دهند.

این مجموعه آموزشی ارزشمند، بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود و شامل محتوای کامل و کاربردی است که به شما امکان می‌دهد تا مهارت‌های لازم برای کار با تکنولوژی‌های روز OCR (تشخیص نوری کاراکتر) و NER (تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده) را کسب کنید. این دوره برای افرادی طراحی شده است که به دنبال ارتقاء دانش و مهارت‌های خود در زمینه تحلیل داده، علم داده، هوش مصنوعی و پردازش متن هستند.

در عصر دیجیتال، حجم عظیمی از اطلاعات در قالب اسناد کاغذی، فایل‌های PDF، تصاویر اسکن شده و عکس‌های متنی پراکنده شده است. استخراج دستی این اطلاعات نه تنها زمان‌بر و طاقت‌فرساست، بلکه مستعد خطا نیز می‌باشد. تکنولوژی‌های OCR و NER این امکان را فراهم می‌کنند تا این فرآیند به صورت خودکار، دقیق و کارآمد انجام شود.

این دوره با تمرکز بر جنبه‌های عملی و کاربردی، شما را با مفاهیم بنیادین و تکنیک‌های پیشرفته در این حوزه آشنا می‌سازد. از درک نحوه عملکرد OCR برای تبدیل تصاویر متنی به متن قابل ویرایش گرفته تا پیاده‌سازی مدل‌های NER برای شناسایی و دسته‌بندی موجودیت‌های مهم (مانند نام افراد، مکان‌ها، سازمان‌ها، تاریخ‌ها و مقادیر عددی) در اسناد، تمام سرفصل‌های ضروری پوشش داده شده‌اند.

• مقدمه‌ای جامع بر OCR: درک اصول و مفاهیم اولیه تشخیص نوری کاراکتر، الگوریتم‌های کلیدی و چالش‌های موجود در پردازش تصاویر متنی.
• تکنیک‌های پیشرفته OCR: یادگیری روش‌های بهبود کیفیت تصاویر قبل از اعمال OCR، حذف نویز، اصلاح زاویه و افزایش خوانایی متن.
• کار با ابزارهای OCR: آشنایی و کار عملی با کتابخانه‌ها و ابزارهای محبوب OCR در زبان برنامه‌نویسی پایتون، مانند Tesseract، EasyOCR و …
• مقدمه‌ای بر NER: تعریف موجودیت‌های نام‌گذاری شده، اهمیت آن‌ها در تحلیل متن و کاربردهای گسترده NER در حوزه‌های مختلف.
• مدل‌های NER: آشنایی با انواع مدل‌های NER، از روش‌های مبتنی بر قانون گرفته تا مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.
• پیاده‌سازی NER با Python: کار عملی با کتابخانه‌های قدرتمند NER در پایتون مانند spaCy، NLTK و Transformers (Hugging Face) برای ساخت و آموزش مدل‌های سفارشی.
• استخراج اطلاعات ساختاریافته: یادگیری چگونگی ترکیب OCR و NER برای استخراج اطلاعات خاص و ساختاریافته از اسناد پیچیده (مانند فاکتورها، رزومه‌ها، قراردادها).
• پردازش اسناد PDF و تصاویر: تکنیک‌های مؤثر برای استخراج متن و اطلاعات از انواع فایل‌های PDF (متنی و تصویری) و فرمت‌های رایج تصویری.
• مثال‌های کاربردی و پروژه‌های عملی: اجرای پروژه‌های واقعی برای استخراج اطلاعات از نمونه اسناد واقعی، مانند پردازش اسناد بانکی، استخراج اطلاعات تماس از کارت ویزیت، و تحلیل متون قانونی.
• ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها: یادگیری معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های OCR و NER و روش‌های بهبود دقت و کارایی آن‌ها.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون: درک مفاهیم پایه مانند انواع داده‌ها، حلقه‌ها، شرط‌ها و توابع.
• آشنایی کلی با مفاهیم علم داده و یادگیری ماشین: درک مفاهیم اولیه مانند داده، مدل، آموزش و پیش‌بینی.
• توانایی نصب و مدیریت بسته‌های نرم‌افزاری: آشنایی با pip برای نصب کتابخانه‌های پایتون.
• دسترسی به کامپیوتر با حداقل مشخصات سخت‌افزاری متوسط: برای اجرای روان کدها و مدل‌ها.

این دوره به صورت سازمان‌یافته و گام به گام به آموزش مفاهیم و تکنیک‌های مورد نیاز می‌پردازد:

بخش اول: مبانی OCR و آماده‌سازی تصاویر

• معرفی OCR و تاریخچه آن
• انواع OCR و مکانیزم‌های پردازش
• مراحل پیش‌پردازش تصویر برای OCR (تصحیح جهت، حذف نویز، افزایش کنتراست)
• کار با کتابخانه OpenCV برای پردازش تصاویر

بخش دوم: پیاده‌سازی OCR با ابزارهای پیشرفته

• استفاده از Tesseract OCR در پایتون
• مقدمه‌ای بر EasyOCR و قابلیت‌های آن
• تکنیک‌های بهبود دقت OCR در زبان فارسی
• چالش‌های OCR در اسناد با کیفیت پایین یا زبان‌های مختلف

بخش سوم: اصول و کاربردهای NER

• مفهوم موجودیت‌ها در پردازش زبان طبیعی
• دسته‌بندی انواع موجودیت‌ها (شخص، مکان، سازمان، زمان، …)
• کاربرد NER در تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی متن، پاسخ به پرسش

بخش چهارم: پیاده‌سازی NER با spaCy و Transformers

• آشنایی با ساختار و قابلیت‌های spaCy
• آموزش مدل NER سفارشی با spaCy
• معرفی کتابخانه Transformers و مدل‌های پیش‌ساخته
• تنظیم و استفاده از مدل‌های NER مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• استخراج اطلاعات از متون پیچیده با استفاده از NER

بخش پنجم: پروژه‌های عملی و کاربردی

• ساخت یک ابزار استخراج اطلاعات از فاکتورهای خرید
• طراحی سیستمی برای پردازش رزومه‌ها و استخراج اطلاعات کلیدی
• استخراج خودکار اطلاعات از اسناد حقوقی و قراردادها
• تجمیع OCR و NER برای پردازش اسناد اسکن شده

بخش ششم: ارزیابی، بهینه‌سازی و نکات تکمیلی

• معیارهای ارزیابی مدل‌های OCR و NER (دقت، بازیابی، F1-score)
• تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• مدیریت خطا و بهبود resilience سیستم
• معرفی منابع و جامعه‌های مرتبط برای یادگیری بیشتر

با شرکت در این دوره، شما قادر خواهید بود:

• افزایش بهره‌وری: فرآیندهای استخراج داده را به شدت تسریع کرده و منابع انسانی را آزاد کنید.
• کاهش خطا: دقت تحلیل داده‌ها را با جایگزینی روش‌های دستی با اتوماسیون افزایش دهید.
• کسب مهارت‌های روز: با یکی از داغ‌ترین حوزه‌های هوش مصنوعی و پردازش داده آشنا شوید.
• کاربردی بودن: دانش کسب شده را مستقیماً در پروژه‌های واقعی خود به کار ببرید.
• دسترسی آسان: محتوای آموزشی کامل و تخصصی به صورت فیزیکی بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی در اختیار شما قرار می‌گیرد.

این دوره آموزشی، یک سرمایه‌گذاری ارزشمند برای هر کسی است که قصد دارد در عصر داده‌محور پیشرو باشد. با یادگیری تکنیک‌های OCR و NER، شما قادر خواهید بود تا حجم عظیمی از اطلاعات غیرساختاریافته را به داده‌های ارزشمند و قابل تحلیل تبدیل کنید و دریچه‌های جدیدی از فرصت‌ها را به روی خود و سازمانتان بگشایید.