کتاب تخصصی تحلیل هوشمند اسناد حقوقی با یادگیری آنلاین 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 تخصصی تحلیل هوشمند اسناد حقوقی با یادگیری آنلاین

موضوع کلی: تحلیل اسناد حقوقی

موضوع میانی: یادگیری آنلاین برای تحلیل اسناد حقوقی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر تحلیل اسناد حقوقی و چالش‌های آن
  • 2. انواع اسناد حقوقی در فضاهای دیجیتال
  • 3. مدارک اسناد حقوقی از ایجاد تا ذخیره
  • 4. استانداردها و فرمت‌های متداول (PDF, XML, JSON-LD)
  • 5. استخراج متن از اسناد اسکن شده (OCR)
  • 6. پیش‌پردازش متون حقوقی: حذف نویز، نرمال‌سازی
  • 7. توکن‌سازی ویژه برای زبان حقوقی
  • 8. ساخت واژگان مخصوص حقوق (Legal Vocabulary)
  • 9. تشخیص زبان و متون دو زبانه در اسناد
  • 10. استخراج متادیتا (شماره پرونده، تاریخ، طرفین)
  • 11. شناسایی Entity‌های شخص و سازمان در اسناد
  • 12. استخراج تاریخ‌ها و مهلت‌های حقوقی
  • 13. تشخیص مبالغ مالی و جریمه‌ها در متن
  • 14. استخراج条款 و احکام کلیدی
  • 15. طبقه‌بندی اسناد بر اساس نوع حقوقی (مدنی، کیفری، تجاری)
  • 16. استفاده از مدل‌های BERT پایه برای فهم متون حقوقی
  • 17. Fine-tuning BERT برای تصنيف اسناد حقوقی
  • 18. استفاده از RoBERTa و Legal-BERT برای بهبود دقت
  • 19. ساخت مدل‌های توابع Sequence Labeling برای استخراج اطلاعات
  • 20. استفاده از Conditional Random Fields (CRF) در NER حقوقی
  • 21. تطبيق مدل‌های t5 برای خلاصه‌سازی اسناد حقوقی
  • 22. تولید摘کات خودکار از決ه‌های قضایی
  • 23. پرسش و پاسخ متنی براساس اسناد حقوقی (QA)
  • 24. ساخت سیستم جستجوی معنایی در پایگاه اسناد
  • 25. استفاده از FAISS برای جستجوی سریع برداری
  • 26. ارزیابی مدل‌ها: معیارهای Precision، Recall، F1 در زمینه حقوق
  • 27. تکنیک‌های تقاطع-validation برای داده‌های حقوقی محدود
  • 28. مدیریت عدم تعادل کلاس‌ها در تصنيف اسناد
  • 29. بهینه‌سازی هپرپارامتر با Bayesian Optimization
  • 30. استفاده از آموزش چند وظیفّی (Multi-task Learning) برای استخراج و تصنيف
  • 31. ادغام قوانین حقوقی sebagai constraints در مدل‌ها
  • 32. استفاده از Knowledge Graphs برای استدلال براساس اسناد
  • 33. ساخت ontology حقوقی برای بهبود استخراج اطلاعات
  • 34. Integrating Rule‑Based Systems with ML برای دقت بالا
  • 35. تشخیص Dud條款 و جملات ابهام‌ناپذیر
  • 36. استخراج commitments و obligations از العقود
  • 37. تحلیل ریسکContractual با استفاده از مدل‌های احتمالی
  • 38. پیش‌بینی احتمال نقض قرارداد با یادگیری ماشین
  • 39. تولید هشدارهای خودکار برای شرایط غيرمجاز
  • 40. ادغام سیستم با workflows امضای الکترونیکی
  • 41. استفاده از امضای دیجیتال برای تأیید صحت استخراج
  • 42. حفظ حریم خصوصی و محافظت از داده‌های sensitve (GDPR, HIPAA)
  • 43. تکنیک‌های anonymization و pseudonymization در اسناد حقوقی
  • 44. Audit و تتبع تغییرات در اسناد با blockchain
  • 45. ایجاد داشبورد نظارتی برای تیم‌های حقوقی
  • 46. گزارش-generation خودکار از نتایج استخراج
  • 47. تنظیمات و پیکربندی محیط ابری (AWS, Azure, GCP) برای مقیاس‌پذیری
  • 48. استفاده از Docker و Kubernetes برای استقرار مدل‌ها
  • 49. بهینه‌سازی latency برای پردازش real‑time اسناد
  • 50. مقایسه پردازش batch برای میلیون اسناد
  • 51. تست واحد و یکپارچه‌سازی مدل‌ها در CI/CD
  • 52. مانیتورینگ عملکرد مدل در producción با Evidently AI
  • 53. به‌روزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید (continual learning)
  • 54. بازخورد کاربران حقوقی برای بهبود مدل
  • 55. آموزش تیم حقوقی به کار با ابزارهای AI
  • 56. بهترین pratiques برای مستندسازی و نسخه‌سازی مدل‌ها
  • 57. موارد استفادهindustrial: استدعای دیوان،due diligence،合同レビュー
  • 58. مطالعات موردی: استخراج اطلاعات از احکام دیوان عالی
  • 59. مطالعات موردی: تحلیل قراردادهای بین‌المللی
  • 60. مطالعات موردی: پردازش اسناد بیمه و مسئولیت
  • 61. چالش‌های زبانی: الفاظ دارویی و اصطلاحات دیوان
  • 62. مدیریت اسناد چندزبانه و traducción خودکار
  • 63. استفاده از ترجمه-models برای دسترسی بین‌المللی
  • 64. ادغام با سیستم‌های مدیریت اسناد (SharePoint, OpenText)
  • 65. ارتباط با ERP و CRM برای خودکار化契約
  • 66. استخراج داده‌ها برای诉訟狀況 추적
  • 67. تولید vorgefertigte Vorlagen für Verträge با AI
  • 68. ارزیابی اثرات اقتصادی استفاده از AI در équipe حقوقی
  • 69. نظرات étique و مسئولیت در استفاده از هوش مصنوعی حقوقی
  • 70. مسیر پیش‌برده: 합同 inteligente و self‑executing contracts
  • 71. آینده‌ی تحلیل اسناد حقوقی با LLMs و multimodal
  • 72. پروژه capstone: ساخت یک end‑to‑end pipeline برای یک شرکت حقوقی
  • 73. ارزیابی نهایی و ارائه نتایج به stakeholders
  • 74. بهترین منابع و کتاب‌های پیشرفته برای ادامه یادگیری
  • 75. فرصت‌های کار و کارآموزی در حوزه Legal AI
تگ‌ها: AI law BERT حقوقی document mining entity recognition kontrakt analysis legal tech NLP حقوقی استخراج اطلاعات حقوقی تحلیل اسناد حقوقی تصنيف اسناد هوش مصنوعی حقوقی یادگیری آنلاین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.