دوره طبقه‌بندی اسناد در مقیاس بزرگ: تئوری و پیاده‌سازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طبقه‌بندی اسناد در مقیاس بزرگ: تئوری و پیاده‌سازی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و داده‌کاوی

موضوع میانی: یادگیری ماشین برای تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین
• 3. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 4. توکنایز کردن و ریشه‌یابی کلمات
• 5. نمایندگی متن: مدل‌های Bag-of-Words و TF-IDF
• 6. بردارسازی متن: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 7. خوشه‌بندی اسناد: روش‌های K-Means و سلسله مراتبی
• 8. طبقه‌بندی متن: الگوریتم‌های Naive Bayes و SVM
• 9. درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی برای طبقه‌بندی متن
• 10. شبکه‌های عصبی: معرفی و کاربرد در طبقه‌بندی
• 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای متن
• 13. مدل‌های ترانسفورمر: معرفی و معماری
• 14. BERT: پیش‌آموزش و Fine-tuning
• 15. طبقه‌بندی چند برچسبی
• 16. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، بازخوانی، F1-score
• 17. ماتریس درهم‌ریختگی و منحنی ROC
• 18. تنظیم پارامترهای مدل: Cross-Validation و Grid Search
• 19. مدیریت داده‌های نامتوازن در طبقه‌بندی
• 20. روش‌های نمونه‌برداری بیش از حد و کمتر از حد
• 21. استفاده از الگوریتم‌های Ensemble در طبقه‌بندی متن
• 22. طبقه‌بندی اسناد با استفاده از Python و Scikit-learn
• 23. پیاده‌سازی TF-IDF در Python
• 24. استفاده از Word Embeddings در Scikit-learn
• 25. ساخت مدل‌های طبقه‌بندی با Keras و TensorFlow
• 26. استفاده از BERT در Keras
• 27. طبقه‌بندی اسناد خبری
• 28. طبقه‌بندی نظرات مشتریان
• 29. تشخیص هرزنامه (Spam Detection)
• 30. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 31. طبقه‌بندی مقالات علمی
• 32. طبقه‌بندی اسناد حقوقی
• 33. طبقه‌بندی ایمیل‌ها
• 34. استخراج اطلاعات از متن
• 35. خلاصه سازی متن
• 36. تولید متن خودکار
• 37. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها
• 38. طبقه‌بندی تصاویر متنی (OCR)
• 39. طبقه‌بندی اسناد چندزبانه
• 40. بهبود کارایی مدل‌های طبقه‌بندی
• 41. بهینه‌سازی حافظه و زمان اجرا
• 42. استفاده از GPU برای آموزش مدل‌ها
• 43. استقرار مدل‌های طبقه‌بندی در محیط Production
• 44. مقیاس‌پذیری سیستم‌های طبقه‌بندی اسناد
• 45. پردازش متن در مقیاس بزرگ با Spark
• 46. استفاده از پایگاه داده‌های NoSQL برای ذخیره متن
• 47. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های طبقه‌بندی
• 48. تفسیرپذیری مدل‌های طبقه‌بندی
• 49. روش‌های SHAP و LIME برای توضیح پیش‌بینی‌ها
• 50. اتوماسیون فرایند طبقه‌بندی اسناد
• 51. یادگیری فعال (Active Learning)
• 52. یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 53. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در طبقه‌بندی متن
• 54. پیش‌پردازش پیشرفته متن: تصحیح املایی و گرامری
• 55. کاربرد طبقه‌بندی اسناد در موتورهای جستجو
• 56. ارتباط طبقه‌بندی اسناد با بازیابی اطلاعات
• 57. کاربرد طبقه‌بندی اسناد در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 58. طبقه‌بندی اسناد پزشکی
• 59. طبقه‌بندی اسناد مالی
• 60. تحلیل روند موضوعی (Topic Modeling)
• 61. روش‌های Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• 62. روش‌های Non-negative Matrix Factorization (NMF)
• 63. مفاهیم پیشرفته در یادگیری عمیق برای متن
• 64. توجه (Attention) و مکانیسم‌های آن
• 65. مدل‌های ترانسفورمر پیشرفته: GPT و T5
• 66. آشنایی با فریم‌ورک‌های پردازش زبان طبیعی (NLTK, spaCy)
• 67. استفاده از APIهای پردازش زبان طبیعی (Google Cloud NLP, Azure Text Analytics)
• 68. مبانی حقوقی طبقه‌بندی اسناد و حریم خصوصی داده‌ها
• 69. چالش‌ها و محدودیت‌های طبقه‌بندی اسناد در مقیاس بزرگ
• 70. آینده طبقه‌بندی اسناد و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی