اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی جستجو در برنامه‌های هوش مصنوعی مولد با جستجوی برداری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی جستجو در برنامه‌های هوش مصنوعی مولد با جستجوی برداری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و داده‌کاوی

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی جستجو و بازیابی اطلاعات
• 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 3. هوش مصنوعی مولد چیست؟
• 4. کاربردهای هوش مصنوعی مولد
• 5. جستجوی برداری: مفهوم و اصول
• 6. نمایش اسناد با بردارها
• 7. فضاهای برداری و ابعاد
• 8. اندازه‌گیری شباهت برداری
• 9. الگوریتم‌های جستجوی نزدیک‌ترین همسایه
• 10. جستجوی تقریبی نزدیک‌ترین همسایه (ANN)
• 11. مزایای جستجوی برداری
• 12. تفاوت جستجوی سنتی و برداری
• 13. کاربرد جستجوی برداری در بازیابی اطلاعات
• 14. کاربرد جستجوی برداری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 15. کاربرد جستجوی برداری در پردازش زبان طبیعی
• 16. کاربرد جستجوی برداری در بینایی ماشین
• 17. کاربرد جستجوی برداری در جستجوهای معنایی
• 18. نمونه‌سازی اسناد متنی
• 19. تکنیک‌های نمایش اسناد
• 20. مدل‌های زبانی برداری
• 21. Word2Vec و مفاهیم آن
• 22. GloVe و کاربردهای آن
• 23. FastText و ویژگی‌های آن
• 24. BERT و معماری آن
• 25. کاربرد BERT در نمایش جملات
• 26. کاربرد BERT در نمایش پاراگراف‌ها
• 27. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 28. معماری ترنسفورمر
• 29. مبانی هوش مصنوعی مولد
• 30. مدل‌های زبانی مولد
• 31. تولید متن با مدل‌های مولد
• 32. کاربرد مدل‌های مولد در خلاصه‌سازی متن
• 33. کاربرد مدل‌های مولد در ترجمه ماشینی
• 34. کاربرد مدل‌های مولد در پاسخگویی به سوالات
• 35. کاربرد مدل‌های مولد در تولید محتوا
• 36. کاربرد مدل‌های مولد در چت‌بات‌ها
• 37. جستجوی معنایی با هوش مصنوعی مولد
• 38. تلفیق جستجوی برداری و هوش مصنوعی مولد
• 39. معماری سیستم‌های جستجوی پیشرفته
• 40. ساخت پایگاه داده برداری
• 41. انتخاب ابزار پایگاه داده برداری
• 42. پایگاه‌های داده برداری متن‌باز
• 43. پایگاه‌های داده برداری تجاری
• 44. ملاحظات امنیتی در پایگاه‌های داده برداری
• 45. پیاده‌سازی جستجوی برداری
• 46. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در جستجوی برداری
• 47. ارزیابی عملکرد جستجوی برداری
• 48. معیارهای ارزیابی کیفیت جستجو
• 49. دقت و بازیابی در جستجوی برداری
• 50. مقایسه الگوریتم‌های ANN
• 51. تنظیم پارامترهای ANN
• 52. کاربرد جستجوی برداری در داده‌های تصویری
• 53. نمایش تصاویر با بردارها
• 54. مدل‌های بینایی ماشین برای تولید بردار
• 55. کاربرد جستجوی برداری در داده‌های صوتی
• 56. نمایش داده‌های صوتی با بردارها
• 57. مدل‌های پردازش سیگنال صوتی
• 58. کاربرد جستجوی برداری در داده‌های ترکیبی
• 59. تلفیق بردارها از منابع مختلف
• 60. ساخت سیستم‌های جستجوی چندوجهی
• 61. چالش‌های جستجوی برداری
• 62. مقیاس‌پذیری در جستجوی برداری
• 63. مدیریت داده‌های حجیم برداری
• 64. به‌روزرسانی پایگاه داده‌های برداری
• 65. هوش مصنوعی مولد و جستجوی پیشرفته
• 66. مدل‌های مولد برای بهبود نمایش برداری
• 67. استفاده از LLMs برای تولید پرس‌وجوهای معنایی
• 68. استفاده از LLMs برای تولید پاسخ‌های غنی
• 69. کاربرد هوش مصنوعی مولد در شخصی‌سازی جستجو
• 70. جستجوی تطبیقی با هوش مصنوعی مولد
• 71. تولید نتایج جستجو به صورت زنده
• 72. بهینه‌سازی تجربه کاربری با هوش مصنوعی مولد
• 73. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 74. حفظ حریم خصوصی در جستجوی برداری
• 75. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 76. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 77. آینده جستجوی هوشمند
• 78. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی مولد
• 79. روندهای نوظهور در جستجوی برداری
• 80. پیش‌بینی‌های آینده برای جستجو
• 81. کاربرد جستجو در صنعت
• 82. کاربرد جستجو در پزشکی
• 83. کاربرد جستجو در آموزش
• 84. کاربرد جستجو در مالی
• 85. کاربرد جستجو در تولید
• 86. کاربرد جستجو در خرده‌فروشی
• 87. کاربرد جستجو در سرگرمی
• 88. کاربرد جستجو در خدمات مشتری
• 89. کاربرد جستجو در تحقیقات علمی
• 90. پروژه‌های عملی در جستجوی برداری
• 91. ساخت یک سیستم جستجوی معنایی ساده
• 92. تلفیق مدل‌های زبانی با جستجوی برداری
• 93. ارزیابی و بهبود سیستم جستجو
• 94. مقدمه‌ای بر امنیت داده‌ها
• 95. اصول حفاظت از داده‌ها در ایران
• 96. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
• 97. حریم خصوصی در عصر دیجیتال
• 98. مدیریت ریسک در داده‌کاوی
• 99. مصادیق نقض قوانین در حوزه دیجیتال
• 100. ملاحظات حقوقی در استفاده از هوش مصنوعی