کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل اسناد با استفاده از مدل‌های زبانی بومی و ابزارهای متن‌باز (Ollama و LangChain) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل اسناد با استفاده از مدل‌های زبانی بومی و ابزارهای متن‌باز (Ollama و LangChain)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های هوشمند

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات (RAG)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. آشنایی با معماری مدل‌های زبانی بومی و متن‌باز
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های زبانی
  • 4. کار با ابزار Ollama برای اجرای مدل‌های محلی
  • 5. آشنایی با ساختار و قابلیت‌های مدل DeepSeek-R1
  • 6. مفاهیم پایه در تحلیل هوشمند اسناد متنی
  • 7. معرفی زنجیره ابزارهای LangChain برای پردازش متن
  • 8. درک مفهوم بازیابی اطلاعات مبتنی بر تولید (RAG)
  • 9. اهمیت امنیت داده‌ها در پردازش اسناد به صورت محلی
  • 10. پیش‌پردازش اسناد متنی و استخراج داده‌های خام
  • 11. روش‌های تبدیل متن به بردار (Vector Embedding)
  • 12. آشنایی با پایگاه‌داده‌های برداری برای ذخیره‌سازی دانش
  • 13. انتخاب مدل مناسب برای تبدیل متن به بردار
  • 14. پیاده‌سازی فرآیند بارگذاری اسناد متنی در سیستم
  • 15. بخش‌بندی هوشمند اسناد برای بهبود کیفیت بازیابی
  • 16. مدیریت حافظه در سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
  • 17. اتصال مدل‌های زبانی به منابع داده محلی
  • 18. بهینه‌سازی پرس‌وجو برای بازیابی دقیق اطلاعات
  • 19. استفاده از LangChain برای مدیریت جریان کاری
  • 20. پیاده‌سازی مکانیزم‌های جستجوی معنایی در اسناد
  • 21. ارزیابی دقت پاسخ‌های تولید شده توسط مدل
  • 22. تکنیک‌های بهبود پاسخ‌دهی در سیستم‌های RAG
  • 23. مدیریت محدودیت‌های سخت‌افزاری در پردازش محلی
  • 24. طراحی رابط کاربری برای تعامل با اسناد تحلیل‌شده
  • 25. روش‌های پایش و عیب‌یابی سیستم‌های تحلیل اسناد
  • 26. امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی سیستم‌های بومی
  • 27. مقیاس‌پذیری سیستم‌های تحلیل متن در محیط‌های سازمانی
  • 28. استفاده از مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی خودکار متون
  • 29. استخراج موجودیت‌های نام‌دار از اسناد رسمی
  • 30. تحلیل هوشمند جداول و داده‌های ساختاریافته در متون
  • 31. پشتیبانی از زبان فارسی در مدل‌های زبانی بومی
  • 32. تنظیم دقیق پارامترهای مدل برای کاربردهای خاص
  • 33. مدیریت تاریخچه و متن‌زمینه در پرسش‌های کاربر
  • 34. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ بر مبنای اسناد فنی
  • 35. تلفیق مدل‌های زبانی با پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای
  • 36. کاربرد تحلیل اسناد در مدیریت دانش سازمانی
  • 37. بررسی اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت قوانین داده
  • 38. به‌روزرسانی مدل‌ها و پایگاه‌های دانش محلی
  • 39. توسعه سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری مبتنی بر RAG
  • 40. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه تحلیل اسناد هوشمند محلی
تگ‌ها: پردازش زبان طبیعی تحلیل اسناد تحلیل داده هوشمند چارچوب LangChain سیستم RAG مدل زبانی DeepSeek مدل زبانی Ollama هوش مصنوعی هوش مصنوعی محلی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.