دوره افزایش بهره‌وری و دقت در استخراج اطلاعات از اسناد مالی با استفاده از ابزارهای RAG: یک مطالعه موردی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره 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 دوره

• 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