دوره آموزش کاربردی استخراج داده‌های ساختاریافته از متون با استفاده از LangChain و OpenAI همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی استخراج داده‌های ساختاریافته از متون با استفاده از LangChain و OpenAI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های متنی

موضوع میانی: استخراج اطلاعات و پردازش زبان طبیعی (NLP) با مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و نقش مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با مفاهیم استخراج داده‌های ساختاریافته از متون غیرساختاریافته
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 4. معرفی کتابخانه LangChain و معماری اجزای اصلی آن
• 5. آشنایی با APIهای OpenAI و نحوه اتصال ایمن به مدل‌های زبانی
• 6. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در مدل‌های زبانی بزرگ
• 7. مفهوم Prompt Engineering برای استخراج دقیق داده‌ها
• 8. طراحی الگوهای دستور (Prompt Templates) برای وظایف استخراج
• 9. تعریف ساختار داده‌های خروجی با استفاده از Pydantic
• 10. اعتبارسنجی داده‌های استخراج شده با مدل‌های زبانی
• 11. استفاده از LangChain Expression Language برای زنجیره‌سازی عملیات
• 12. استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER) از متون فارسی و انگلیسی
• 13. استخراج روابط بین موجودیت‌ها در متون متنی
• 14. کار با مدل‌های زبانی در استخراج اطلاعات چندزبانه
• 15. تکنیک‌های مدیریت توکن و بهینه‌سازی هزینه‌های API
• 16. استفاده از مدل‌های متن‌باز در کنار مدل‌های ابری برای تحلیل داده‌ها
• 17. استخراج داده از اسناد متنی طولانی با استفاده از تکنیک‌های قطعه‌بندی
• 18. استفاده از حافظه (Memory) در فرآیند استخراج داده‌های متنی
• 19. پیاده‌سازی استخراج داده‌های جدولی از متون غیرساختاریافته
• 20. کاربرد مدل‌های زبانی در دسته‌بندی خودکار متون
• 21. استخراج احساسات و تحلیل محتوای متون در چارچوب‌های استاندارد
• 22. استفاده از ابزارهای جستجوی وب در LangChain برای غنی‌سازی داده‌ها
• 23. اتصال خروجی‌های استخراج شده به پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 24. ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته در فرمت‌های JSON و CSV
• 25. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) برای بازیابی اطلاعات
• 26. استفاده از Retrieval Augmented Generation برای افزایش دقت استخراج
• 27. پیاده‌سازی Agentهای هوشمند برای تحلیل متون پیچیده
• 28. مدیریت خطاهای رایج در استخراج داده با مدل‌های زبانی
• 29. نظارت بر عملکرد مدل و ارزیابی کیفیت داده‌های استخراج شده
• 30. تکنیک‌های افزایش دقت در استخراج داده‌های حساس و تخصصی
• 31. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های متنی با مدل‌های ابری
• 32. بهینه‌سازی پاسخ‌های مدل با استفاده از Few-shot Prompting
• 33. تجزیه و تحلیل گزارش‌های متنی و استخراج شاخص‌های کلیدی عملکرد
• 34. طراحی واسط کاربری ساده برای نمایش داده‌های استخراج شده
• 35. یکپارچه‌سازی خروجی مدل با نرم‌افزارهای سازمانی
• 36. مبانی اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل متون
• 37. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی در استخراج داده‌های دقیق
• 38. تکنیک‌های کاهش توهم (Hallucination) در خروجی مدل‌ها
• 39. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه خودکار استخراج اطلاعات از گزارش‌ها
• 40. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های استخراج داده در محیط عملیاتی