کتاب طبقه‌بندی هوشمند اسناد با استفاده از هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طبقه‌بندی هوشمند اسناد با استفاده از هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی اسناد
• 2. اهمیت طبقه‌بندی اسناد در دنیای امروز
• 3. بررسی انواع داده‌های متنی و ساختار آن‌ها
• 4. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 5. توکن‌سازی و تبدیل متن به اعداد
• 6. بردارسازی متن: روش‌های Bag-of-Words و TF-IDF
• 7. معرفی مدل‌های سنتی طبقه‌بندی متن
• 8. ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی اسناد
• 9. درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی در طبقه‌بندی متن
• 10. روش‌های خوشه‌بندی برای سازماندهی اسناد
• 11. معرفی شبکه‌های عصبی برای پردازش زبان طبیعی
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در متن
• 13. مدل‌های LSTM و GRU برای درک وابستگی‌های بلندمدت
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای طبقه‌بندی متن
• 15. مدل‌های ترانسفورمر و مکانیسم توجه (Attention)
• 16. معماری BERT و کاربرد آن در طبقه‌بندی اسناد
• 17. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده BERT
• 18. استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای طبقه‌بندی
• 19. بررسی چالش‌های طبقه‌بندی اسناد فارسی
• 20. ویژگی‌های خاص زبان فارسی و تاثیر آن‌ها بر طبقه‌بندی
• 21. روش‌های بهبود طبقه‌بندی اسناد فارسی
• 22. استفاده از لغت‌نامه‌ها و منابع زبان‌شناسی فارسی
• 23. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 24. معیارهای دقت، بازخوانی، و F1-score
• 25. ماتریس درهم‌ریختگی و تحلیل خطا
• 26. روش‌های افزایش دقت مدل‌های طبقه‌بندی
• 27. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 28. استفاده از روش‌های Ensemble Learning
• 29. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 30. کاربرد یادگیری نیمه نظارتی در طبقه‌بندی اسناد
• 31. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 32. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهبود عملکرد طبقه‌بندی
• 33. طبقه‌بندی اسناد چندزبانه
• 34. روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در طبقه‌بندی
• 35. بررسی ابزارهای متن‌باز برای طبقه‌بندی اسناد
• 36. NLTK، SpaCy، و Scikit-learn
• 37. TensorFlow و PyTorch برای طبقه‌بندی اسناد
• 38. کاربرد طبقه‌بندی اسناد در تحلیل احساسات
• 39. تشخیص نظرات مثبت، منفی، و خنثی
• 40. کاربرد طبقه‌بندی اسناد در تشخیص هرزنامه
• 41. فیلتر کردن ایمیل‌های ناخواسته و محتوای مخرب
• 42. کاربرد طبقه‌بندی اسناد در استخراج اطلاعات
• 43. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 44. کاربرد طبقه‌بندی اسناد در خلاصه‌سازی متن
• 45. خلاصه‌سازی خودکار اسناد طولانی
• 46. طبقه‌بندی اسناد حقوقی
• 47. طبقه‌بندی اسناد پزشکی
• 48. طبقه‌بندی اسناد مالی
• 49. طبقه‌بندی مقالات علمی
• 50. طبقه‌بندی اخبار
• 51. بررسی اخلاقیات و ملاحظات قانونی در طبقه‌بندی اسناد
• 52. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 53. جلوگیری از تبعیض در طبقه‌بندی اسناد
• 54. آینده طبقه‌بندی اسناد با هوش مصنوعی
• 55. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو