دوره استخراج هوشمند داده از جداول اسکن‌شده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج هوشمند داده از جداول اسکن‌شده

موضوع کلی: علوم داده

موضوع میانی: پردازش تصویر و متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استخراج داده از جداول اسکن‌شده
• 2. چالش‌های کلیدی در استخراج داده جدولی از تصاویر
• 3. فرآیند کلی استخراج داده: یک نمای کلی
• 4. پیش‌پردازش تصاویر: بهبود کیفیت برای OCR
• 5. تصحیح کج‌شدگی و اعوجاج تصویر
• 6. حذف نویز و بهبود کنتراست
• 7. تبدیل تصاویر به مقیاس خاکستری و آستانه‌گذاری
• 8. روش‌های OCR و موتورهای متن‌باز
• 9. نصب و پیکربندی Tesseract OCR
• 10. بهینه‌سازی Tesseract برای جداول
• 11. روش‌های پیشرفته OCR برای داده‌های جدولی
• 12. شناسایی ساختار جدول: خطوط، سلول‌ها و سطرها
• 13. تشخیص خطوط افقی و عمودی در جداول
• 14. الگوریتم‌های تشخیص سلول‌های جدول
• 15. ادغام سلول‌های مجاور
• 16. شناسایی سرفصل‌های جدول
• 17. تشخیص نوع داده در سلول‌ها (اعداد، متن، تاریخ)
• 18. پاکسازی داده‌های استخراج‌شده: رفع خطاها و ناسازگاری‌ها
• 19. اصلاح خطاهای OCR رایج
• 20. استانداردسازی فرمت داده‌ها
• 21. مدیریت مقادیر مفقود
• 22. استفاده از عبارات با قاعده (Regular Expressions) برای پاکسازی
• 23. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای تشخیص خطا
• 24. استفاده از مدل‌های NLP برای درک محتوای جدول
• 25. تشخیص و اصلاح روابط بین سلول‌ها
• 26. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای پردازش جدول (Pandas)
• 27. ساخت پایپ‌لاین استخراج داده جدولی
• 28. استفاده از OpenCV برای پردازش تصویر
• 29. استفاده از PyTesseract برای OCR
• 30. یکپارچه‌سازی با APIهای OCR ابری
• 31. مقایسه عملکرد موتورهای OCR مختلف
• 32. ارزیابی دقت استخراج داده
• 33. معیارهای ارزیابی: Precision، Recall، F1-score
• 34. بهبود دقت با استفاده از داده‌های آموزشی
• 35. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تشخیص ساختار جدول
• 36. شبکه‌های CNN برای تشخیص خطوط و سلول‌ها
• 37. شبکه‌های RNN برای درک روابط بین سلول‌ها
• 38. استفاده از مدل‌های Transformer برای استخراج داده
• 39. معماری‌های مدل‌های پیشرفته برای استخراج جدول
• 40. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 41. استفاده از داده‌های مصنوعی برای افزایش حجم آموزش
• 42. بهینه‌سازی مدل برای سرعت و دقت
• 43. استقرار مدل استخراج داده در یک محیط عملیاتی
• 44. ساخت یک API برای استخراج داده
• 45. مقیاس‌بندی استخراج داده برای حجم بالای اسناد
• 46. نکات و بهترین روش‌ها برای استخراج داده
• 47. اتوماسیون استخراج داده با استفاده از اسکریپت‌ها
• 48. مدیریت خطاها و استثناها در فرآیند استخراج
• 49. بررسی و اعتبارسنجی داده‌های استخراج‌شده
• 50. آینده استخراج داده از جداول اسکن‌شده