اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استخراج اطلاعات ساختاریافته و برچسب‌گذاری داده با مدل‌های زبانی پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج اطلاعات ساختاریافته و برچسب‌گذاری داده با مدل‌های زبانی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. معرفی مدل Llama 3.2
• 4. نصب و راه‌اندازی Llama 3.2 در محیط محلی
• 5. مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 6. مرور انواع وظایف NLP
• 7. مقدمه‌ای بر خلاصه‌سازی متن
• 8. تکنیک‌های مختلف خلاصه‌سازی
• 9. خلاصه‌سازی انتزاعی در مقابل خلاصه‌سازی استخراجی
• 10. کاربرد Llama 3.2 در خلاصه‌سازی
• 11. تنظیم پارامترهای خلاصه‌سازی
• 12. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی
• 13. مقدمه‌ای بر استخراج اطلاعات ساختاریافته
• 14. انواع اطلاعات ساختاریافته
• 15. استخراج موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 16. رویکردهای مبتنی بر LLM برای NER
• 17. کاربرد Llama 3.2 در NER
• 18. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 19. مدل‌سازی استخراج رابطه
• 20. استخراج رویداد
• 21. کاربرد Llama 3.2 در استخراج رویداد
• 22. استخراج داده‌های جدولی
• 23. استخراج اطلاعات از اسناد غیرساختاریافته
• 24. مقدمه‌ای بر برچسب‌گذاری داده
• 25. اهمیت برچسب‌گذاری داده در یادگیری ماشین
• 26. روش‌های مختلف برچسب‌گذاری داده
• 27. برچسب‌گذاری داده برای وظایف NLP
• 28. استفاده از Llama 3.2 برای برچسب‌گذاری داده
• 29. برچسب‌گذاری داده برای طبقه‌بندی متن
• 30. برچسب‌گذاری داده برای تشخیص احساسات
• 31. برچسب‌گذاری داده برای خلاصه‌سازی
• 32. برچسب‌گذاری داده برای استخراج اطلاعات
• 33. برچسب‌گذاری داده برای پاسخ به پرسش
• 34. برچسب‌گذاری داده برای ترجمه ماشینی
• 35. برچسب‌گذاری داده برای تولید متن
• 36. مدیریت مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری شده
• 37. کیفیت برچسب‌گذاری داده
• 38. ارزیابی برچسب‌گذاری داده
• 39. ابزارهای برچسب‌گذاری داده
• 40. روش‌های خودکار و نیمه‌خودکار برچسب‌گذاری
• 41. مقدمه‌ای بر تحلیل داده با LLMs
• 42. شناسایی الگوها در داده‌های متنی
• 43. دسته‌بندی متون
• 44. خوشه‌بندی متون
• 45. شناسایی موضوعات اصلی در مجموعه داده‌ها
• 46. تحلیل احساسات در داده‌های مشتریان
• 47. استخراج نظرات و بازخوردها
• 48. تحلیل روندها در داده‌های زمانی
• 49. تجسم داده‌های متنی
• 50. پیش‌پردازش داده‌ها برای تحلیل
• 51. پاکسازی داده‌های متنی
• 52. نرمال‌سازی متن
• 53. حذف کلمات توقف
• 54. ریشه‌یابی و لماتیزاسیون
• 55. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 56. الگوریتم‌های مدل‌سازی موضوعی
• 57. کاربرد مدل‌سازی موضوعی در تحلیل داده
• 58. استخراج کلمات کلیدی
• 59. تحلیل شبکه کلمات
• 60. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در NLP
• 61. کاربرد یادگیری تقویتی در تنظیم LLMs
• 62. تنظیم Llama 3.2 با استفاده از یادگیری تقویتی
• 63. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
• 64. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 65. سوگیری در LLMs
• 66. کاهش سوگیری در LLMs
• 67. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 68. چارچوب‌های قانونی و شرعی مرتبط با هوش مصنوعی
• 69. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
• 70. ضوابط شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 71. حدود شرعی در تحلیل و پردازش داده
• 72. کاربرد LLMs در حوزه اقتصاد اسلامی
• 73. تحلیل قراردادهای مالی اسلامی
• 74. استخراج احکام شرعی از متون فقهی
• 75. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در LLMs
• 76. حفاظت از مدل‌ها در برابر حملات
• 77. تشخیص داده‌های مخرب با LLMs
• 78. کاربرد Llama 3.2 در امنیت سایبری
• 79. آموزش کارکنان در زمینه استفاده ایمن از LLMs
• 80. مبانی فقهی معاملات و قراردادها
• 81. مبانی اقتصاد اسلامی در چارچوب بانکداری بدون ربا
• 82. اصول خانواده در روانشناسی ایرانی-اسلامی
• 83. مطالعه تطبیقی رویکردهای تاریخ‌نگاری
• 84. رویکرد رسمی در روابط بین‌الملل
• 85. پروتکل‌های وزارت بهداشت در علوم پزشکی
• 86. کاربرد Llama 3.2 در تحقیقات علمی
• 87. استخراج اطلاعات از مقالات پژوهشی
• 88. خلاصه‌سازی کتب علمی
• 89. برچسب‌گذاری داده‌های پژوهشی
• 90. تولید پیش‌نویس مقالات علمی
• 91. دستیار پژوهشگر مبتنی بر LLM
• 92. مقدمه‌ای بر مدل‌های توالی به توالی
• 93. کاربرد مدل‌های توالی به توالی در NLP
• 94. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل Llama 3.2
• 95. ارزیابی مدل‌های NLP
• 96. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی
• 97. معیارهای ارزیابی استخراج اطلاعات
• 98. معیارهای ارزیابی برچسب‌گذاری داده
• 99. آزمایشگاه داده (Data Lab) با Llama 3.2
• 100. مثال‌های عملی از کاربرد LLMs در تحلیل داده