دوره کاربرد NLP در حوزه مدیریت دانش سازمانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد NLP در حوزه مدیریت دانش سازمانی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت دانش (KM) و چالش‌های آن
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. چرا NLP راهکار کلیدی برای مدیریت دانش مدرن است؟
• 4. مروری بر کاربردهای NLP در سازمان‌ها (Case Study)
• 5. انواع دانش سازمانی: صریح، ضمنی و نهفته
• 6. نقش داده‌های بدون ساختار (Unstructured Data) در سازمان‌ها
• 7. آشنایی با اکوسیستم پایتون برای NLP (NLTK, spaCy, Scikit-learn)
• 8. راه‌اندازی محیط توسعه و نصب کتابخانه‌های ضروری
• 9. مفاهیم پایه: مجموعه متنی (Corpus)، سند (Document)، توکن (Token)
• 10. اولین پروژه NLP: تحلیل فراوانی کلمات در اسناد سازمانی
• 11. جمع‌آوری و استخراج متون از منابع مختلف (وب، فایل‌های PDF, DOCX)
• 12. پاکسازی متن: حذف تگ‌های HTML، کاراکترهای خاص و نویز
• 13. نرمال‌سازی متن: یکسان‌سازی کاراکترها و حروف
• 14. تبدیل به حروف کوچک (Lowercasing)
• 15. توکن‌سازی (Tokenization): شکستن متن به جملات و کلمات
• 16. حذف کلمات توقف (Stop Words) در متون فارسی و انگلیسی
• 17. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و محدودیت‌های آن
• 18. ریشه‌بابی واژگانی (Lemmatization) و برتری آن نسبت به Stemming
• 19. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 20. استفاده از عبارات منظم (Regular Expressions) برای پاکسازی پیشرفته متن
• 21. بازنمایی متن: از کلمات تا بردارها
• 22. مدل کیسه کلمات (Bag-of-Words)
• 23. محاسبه وزن کلمات با TF (Term Frequency)
• 24. محاسبه وزن کلمات با IDF (Inverse Document Frequency)
• 25. مدل برداری فضای متنی (Vector Space Model) با TF-IDF
• 26. مفهوم N-gram برای حفظ ترتیب کلمات
• 27. استخراج ویژگی از متن برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 28. مقدمه‌ای بر جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 29. آشنایی با مدل Word2Vec (الگوریتم‌های Skip-gram و CBOW)
• 30. آشنایی با مدل GloVe (Global Vectors for Word Representation)
• 31. آشنایی با مدل FastText و کاربرد آن برای کلمات خارج از واژگان
• 32. طبقه‌بندی متون (Text Classification) چیست؟
• 33. کاربرد طبقه‌بندی در مدیریت دانش: دسته‌بندی خودکار اسناد و تیکت‌ها
• 34. الگوریتم Naive Bayes برای طبقه‌بندی متون
• 35. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی متون
• 36. خوشه‌بندی متون (Text Clustering) چیست؟
• 37. کاربرد خوشه‌بندی در مدیریت دانش: کشف موضوعات پنهان در اسناد
• 38. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی اسناد
• 39. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 40. الگوریتم تخصیص پنهان دیریکله (LDA)
• 41. تفسیر و ارزیابی موضوعات استخراج شده توسط LDA
• 42. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 43. کاربرد NER در استخراج اطلاعات از رزومه‌ها و گزارش‌ها
• 44. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در بازخوردهای کارکنان
• 45. استخراج رابطه (Relation Extraction) بین موجودیت‌ها
• 46. مقدمه‌ای بر ساخت گراف دانش (Knowledge Graph)
• 47. پایگاه‌داده‌های گرافی (Neo4j) برای ذخیره گراف دانش
• 48. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 49. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 50. خلاصه‌سازی چکیده‌ای (Abstractive Summarization)
• 51. کاربرد خلاصه‌سازی در تهیه گزارش‌های مدیریتی و صورت جلسات
• 52. بهبود موتورهای جستجوی داخلی سازمان
• 53. مفهوم جستجوی معنایی (Semantic Search) در مقابل جستجوی کلیدواژه‌ای
• 54. پیاده‌سازی جستجوی معنایی با استفاده از TF-IDF و شباهت کسینوسی
• 55. پیاده‌سازی جستجوی معنایی پیشرفته با Word Embeddings
• 56. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
• 57. سیستم‌های پرسش و پاسخ استخراجی (Extractive QA)
• 58. ساخت یک سیستم تطبیق سوالات متداول (FAQ Matching)
• 59. شناسایی اسناد تکراری یا مشابه در پایگاه دانش
• 60. استخراج کلیدواژه‌ها و عبارات کلیدی از اسناد
• 61. شناسایی کارشناسان موضوعی (Subject Matter Experts) از طریق تحلیل متون
• 62. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی برای NLP
• 63. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و مشکل محوشدگی گرادیان
• 64. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه-مدت (LSTM)
• 65. شبکه‌های واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 66. معماری Sequence-to-Sequence برای ترجمه و خلاصه‌سازی
• 67. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و تاثیر آن در NLP
• 68. معماری ترنسفورمر (Transformer): انقلابی در NLP
• 69. آشنایی با مفهوم یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
• 70. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 71. آشنایی با مدل BERT و معماری‌های مبتنی بر آن
• 72. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و هوش مصنوعی مولد
• 73. آشنایی با خانواده مدل‌های GPT
• 74. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای وظایف مدیریت دانش
• 75. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی: Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought
• 76. استفاده از API مدل‌های زبانی بزرگ (مانند OpenAI API)
• 77. بهینه‌سازی (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای وظایف خاص سازمانی
• 78. معماری تولید افزوده بازیابی (Retrieval-Augmented Generation - RAG)
• 79. کاربرد RAG برای سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش سازمانی
• 80. مقدمه‌ای بر پایگاه‌داده‌های برداری (Vector Databases) مانند Pinecone و Chroma
• 81. ترکیب گراف دانش و LLM‌ها برای استدلال پیچیده
• 82. طراحی معماری یک سیستم NLP در مقیاس سازمانی
• 83. ایجاد پایپ‌لاین‌های پردازش داده‌های متنی
• 84. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Precision, Recall, F1-Score)
• 85. معیارهای ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی (ROUGE) و ترجمه (BLEU)
• 86. استقرار مدل‌های NLP به عنوان یک سرویس وب (API) با FastAPI
• 87. کانتینرسازی برنامه‌های NLP با استفاده از Docker
• 88. مقدمه‌ای بر MLOps برای پروژه‌های NLP
• 89. نظارت بر عملکرد مدل (Model Monitoring) و تشخیص افت کیفیت
• 90. استراتژی‌های بازآموزی مدل با داده‌های جدید سازمانی
• 91. چالش‌های مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های NLP
• 92. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات در پروژه‌های NLP سازمانی
• 93. شناسایی و کاهش سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 94. تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری مدل‌های NLP (XAI)
• 95. چالش‌های کار با زبان فارسی در NLP
• 96. مروری بر ابزارها و کتابخانه‌های فارسی NLP (مانند Hazm)
• 97. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند مدیریت دانش
• 98. ارائه پروژه نهایی و بررسی نتایج
• 99. روندهای آینده در حوزه NLP و مدیریت دانش
• 100. جمع‌بندی دوره و مسیرهای یادگیری آینده