فلش‌کارت‌های آموزشی استخراج ساختار جدول با استفاده از ترنسفورمرها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج ساختار جدول با استفاده از ترنسفورمرها

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
• 2. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین برای پردازش متن
• 3. شبکه‌های عصبی و معماری‌های آن‌ها در پردازش زبان طبیعی
• 4. معرفی ترنسفورمرها: تاریخچه و مزایا
• 5. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در ترنسفورمرها
• 6. انکودر و دیکودر در معماری ترنسفورمر
• 7. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر: BERT، GPT و غیره
• 8. پیش‌آموزش (Pre-training) و تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر
• 9. مجموعه‌داده‌های رایج برای آموزش مدل‌های استخراج ساختار جدول
• 10. پیش‌پردازش داده‌ها برای استخراج ساختار جدول
• 11. تبدیل جداول به فرمت متنی قابل پردازش
• 12. نمایش جداول به عنوان دنباله‌ای از توکن‌ها
• 13. روش‌های مختلف توکنایز کردن جداول
• 14. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر برای درک ساختار جدول
• 15. تشخیص سلول‌های هدر (Header Cells) در جدول
• 16. تشخیص روابط بین سلول‌ها
• 17. تشخیص نوع داده در هر سلول جدول
• 18. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر برای تشخیص مرزهای سلول
• 19. استخراج روابط معنایی بین سلول‌ها
• 20. استفاده از گراف‌ها برای نمایش ساختار جدول
• 21. مدل‌های مبتنی بر گراف برای استخراج ساختار جدول
• 22. ارزیابی عملکرد مدل‌های استخراج ساختار جدول
• 23. معیارهای ارزیابی رایج: دقت، صحت، فراخوانی و F1-score
• 24. بهبود عملکرد مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های افزایش داده
• 25. استفاده از داده‌های ترکیبی برای آموزش مدل‌ها
• 26. استفاده از یادگیری انتقال (Transfer Learning) در استخراج ساختار جدول
• 27. استفاده از مدل‌های چند زبانه (Multilingual Models)
• 28. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر برای جداول چند زبانه
• 29. استفاده از ترنسفورمرها برای جداول با ساختار پیچیده
• 30. استخراج ساختار جداول از تصاویر (OCR و پردازش تصویر)
• 31. استفاده از مدل‌های ترکیبی (ترنسفورمر + OCR)
• 32. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر برای جداول موجود در صفحات وب
• 33. استخراج خودکار ساختار جداول از وب‌سایت‌ها
• 34. کاربردهای استخراج ساختار جدول در حوزه‌های مختلف
• 35. استخراج اطلاعات از گزارش‌های مالی
• 36. استخراج اطلاعات از مقالات علمی
• 37. استخراج اطلاعات از پایگاه‌های داده
• 38. استفاده از استخراج ساختار جدول در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 39. استفاده از استخراج ساختار جدول در تحلیل داده‌ها
• 40. چالش‌ها و محدودیت‌های استخراج ساختار جدول
• 41. پردازش جداول با فرمت‌های مختلف (CSV، Excel، HTML)
• 42. مدیریت جداول بزرگ و پیچیده
• 43. بهبود مقیاس‌پذیری مدل‌های استخراج ساختار جدول
• 44. استفاده از محاسبات توزیع‌شده برای آموزش مدل‌ها
• 45. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU، TPU)
• 46. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه برای مدل‌های بزرگ
• 47. استفاده از کوانتیزاسیون (Quantization) برای کاهش حجم مدل
• 48. استفاده از تقطیر مدل (Model Distillation)
• 49. بررسی آخرین مقالات و دستاوردهای جدید در زمینه استخراج ساختار جدول
• 50. آینده استخراج ساختار جدول و کاربردهای آن
• 51. پیاده‌سازی یک سیستم استخراج ساختار جدول ساده با استفاده از پایتون
• 52. استفاده از کتابخانه‌های رایج پایتون (TensorFlow، PyTorch)
• 53. آموزش یک مدل ترنسفورمر برای استخراج ساختار جدول
• 54. استفاده از APIهای آماده برای استخراج ساختار جدول
• 55. مقایسه عملکرد APIهای مختلف
• 56. بهینه‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های عملیاتی
• 57. استفاده از Docker و Kubernetes برای استقرار مدل
• 58. نظارت و نگهداری مدل‌های استخراج ساختار جدول
• 59. بروزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید
• 60. رفع اشکالات و بهبود عملکرد مدل
• 61. مباحث پیشرفته در استخراج ساختار جدول
• 62. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 63. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 64. استفاده از مدل‌های مبتنی بر حافظه (Memory Networks)
• 65. استفاده از مدل‌های مبتنی بر دانش (Knowledge-Based Models)
• 66. استفاده از مدل‌های ترکیبی برای بهبود عملکرد
• 67. روش‌های تشخیص و رفع ابهام در ساختار جدول
• 68. استفاده از روش‌های فعال یادگیری (Active Learning)
• 69. استفاده از روش‌های نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 70. استفاده از روش‌های خود نظارتی (Self-Supervised Learning)
• 71. تکنیک‌های ارزیابی کیفیت داده‌های آموزشی
• 72. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 73. بهینه‌سازی هایپرپارامترها (Hyperparameter Optimization)
• 74. استفاده از روش‌های جستجوی تصادفی (Random Search) و جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 75. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 76. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ و گزارش‌گیری
• 77. تحلیل خطا و شناسایی نقاط ضعف مدل
• 78. بهبود قابلیت تعمیم‌پذیری مدل
• 79. استفاده از تکنیک‌های regularizatiion
• 80. استفاده از تکنیک‌های dropout
• 81. استفاده از تکنیک‌های batch normalization
• 82. مباحث اخلاقی در استفاده از مدل‌های استخراج ساختار جدول
• 83. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 84. جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
• 85. تفسیرپذیری مدل‌ها (Explainable AI)
• 86. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌ها