دوره آموزش جامع پیاده‌سازی سیستم‌های خلاصه‌سازی هوشمند اسناد با استفاده از فریم‌ورک LangChain و مدل‌های T5 شخصی‌سازی‌شده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی سیستم‌های خلاصه‌سازی هوشمند اسناد با استفاده از فریم‌ورک LangChain و مدل‌های T5 شخصی‌سازی‌شده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع میانی: یادگیری ماشین و خلاصه‌سازی متون با مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پردازش زبان طبیعی و خلاصه‌سازی متون
• 2. معرفی معماری مدل‌های ترنسفورمر و نقش مدل T5
• 3. آشنایی با فریم‌ورک LangChain و کاربرد آن در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز برای پردازش متن
• 5. روش‌های پیش‌پردازش متون فارسی و انگلیسی جهت آماده‌سازی برای مدل
• 6. بارگذاری و مدیریت اسناد با استفاده از Document Loaders در LangChain
• 7. تکنیک‌های قطعه‌بندی متن برای اسناد طولانی و مدیریت محدودیت‌های توکن
• 8. آشنایی با مفهوم Embeddings و نمایش برداری متون
• 9. پیاده‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی متن برای تحلیل ساختار اسناد
• 10. استفاده از K-Means برای گروه‌بندی محتوا پیش از خلاصه‌سازی
• 11. آموزش تئوری و عملی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-Tuning)
• 12. آماده‌سازی مجموعه داده‌های آموزشی برای مدل T5
• 13. تکنیک‌های افزایش دقت در مدل‌های خلاصه‌ساز با داده‌های اختصاصی
• 14. بررسی معماری Encoder-Decoder در مدل‌های زبانی
• 15. نحوه پیاده‌سازی زنجیره‌های کاری (Chains) در LangChain
• 16. استفاده از قابلیت‌های Memory در سیستم‌های خلاصه‌ساز
• 17. طراحی سیستم خلاصه‌سازی مرحله‌ای برای اسناد با حجم بسیار بالا
• 18. مدیریت و بهینه‌سازی پارامترهای مدل جهت بهبود کیفیت خلاصه
• 19. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌ساز با معیارهای کمی مانند ROUGE
• 20. تجزیه و تحلیل خروجی‌های مدل و روش‌های کاهش خطاهای معنایی
• 21. پیاده‌سازی سیستم خلاصه‌سازی چندمرحله‌ای (Map-Reduce) در LangChain
• 22. ترکیب روش‌های خوشه‌بندی و مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی هوشمند
• 23. استفاده از Prompt Engineering برای هدایت مدل در تولید خلاصه
• 24. فیلتر کردن اطلاعات غیرضروری در فرآیند خلاصه‌سازی اسناد
• 25. استفاده از مدل‌های متن‌باز و محلی برای حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 26. بهینه‌سازی مصرف حافظه و پردازنده در اجرای مدل‌های T5
• 27. روش‌های استقرار سیستم‌های خلاصه‌سازی به صورت سرویس‌دهنده
• 28. طراحی رابط کاربری برای نمایش خلاصه‌های تولید شده
• 29. بررسی چالش‌های اخلاقی و انطباق خروجی مدل با استانداردهای محتوایی
• 30. پروژه نهایی: ساخت یک سیستم جامع خلاصه‌سازی اسناد سازمانی و متون آموزشی