کتاب کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل متن و استخراج دانش با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل متن و استخراج دانش

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای استخراج اطلاعات (Information Extraction)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین استخراج اطلاعات (Information Extraction) با هوش مصنوعی
  • 2. آشنایی با معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و قابلیت‌های آن‌ها در پردازش متن
  • 3. تنظیم محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های کلیدی برای کار با مدل‌های زبانی
  • 4. پیش‌پردازش و تمیزسازی متن برای ورودی به مدل‌های زبانی بزرگ
  • 5. طراحی پرامپت (Prompt Engineering) پیشرفته برای وظایف استخراج داده
  • 6. تکنیک‌های Few-Shot Learning و Zero-Shot Learning در استخراج اطلاعات
  • 7. استخراج موجودیت‌های نام‌برده (NER) با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
  • 8. تشخیص و دسته‌بندی روابط معنایی میان موجودیت‌ها در متون (Relation Extraction)
  • 9. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و استخراج قطبیت نظرات با LLMs
  • 10. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization) استخراجی و انتزاعی به کمک مدل‌های زبانی
  • 11. استخراج ساختاریافته داده‌ها از متون آزاد و تبدیل به فرمت JSON
  • 12. استفاده از کتابخانه Pydantic برای اعتبارسنجی خروجی‌های ساختاریافته مدل
  • 13. دسته‌بندی و برچسب‌گذاری خودکار اسناد متنی (Text Classification)
  • 14. استخراج کلمات کلیدی و عبارات مهم از مقالات و اسناد طولانی
  • 15. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر متن (Q&A)
  • 16. مفهوم پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) و جاسازی‌های متنی (Embeddings)
  • 17. معماری Retrieval-Augmented Generation (RAG) برای استخراج دانش دقیق
  • 18. پیاده‌سازی جستجوی معنایی پیشرفته روی اسناد سازمانی
  • 19. چانک‌بندی (Chunking) هوشمند اسناد برای پردازش متون طولانی توسط LLMs
  • 20. استفاده از فریم‌ورک LangChain برای اتوماسیون فرآیندهای استخراج متن
  • 21. پیاده‌سازی اجنت‌های هوشمند (AI Agents) برای استخراج خودکار اطلاعات از وب
  • 22. فاین‌تیون (Fine-tuning) مدل‌های زبانی متن‌باز برای کارهای تخصصی استخراج دانش
  • 23. استفاده از روش‌های LoRA و QLoRA برای بهینه‌سازی فرآیند تنظیم دقیق مدل‌ها
  • 24. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های زبانی در استخراج اطلاعات با معیارهای استاندارد
  • 25. مدیریت خطاهای مدل، توهم (Hallucination) و اعتبار سنجی داده‌های خروجی
  • 26. بهینه‌سازی مصرف توکن و کاهش هزینه‌های پردازشی در مقیاس بزرگ
  • 27. استخراج اطلاعات از اسناد چندرسانه‌ای و تصاویر متنی (OCR به همراه LLM)
  • 28. استخراج اطلاعات از جداول، نمودارها و اسناد ساختاریافته PDF
  • 29. طراحی پایپلاین‌های مقیاس‌پذیر استخراج دانش برای داده‌های بلادرنگ
  • 30. امنیت، حریم خصوصی و چالش‌های قانونی در پردازش متون محرمانه با LLM
  • 31. پیاده‌سازی پروژه جامع تحلیل متون و استخراج ساختاریافته داده‌های سازمانی
تگ‌ها: Artificial Intelligence Data Extraction Information Extraction LangChain LLM NLP Prompt Engineering RAG Text Mining Vector Database استخراج اطلاعات پایتون پردازش زبان طبیعی مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.