اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت ابزار پرس‌وجو از پایگاه داده با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت ابزار پرس‌وجو از پایگاه داده با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: استخراج اطلاعات و پرس‌وجو از داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و پایگاه‌های داده
• 2. مبانی پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 3. ساختار زبان پرس‌وجوی ساختاریافته (SQL)
• 4. دستورات پایه SQL: SELECT, FROM, WHERE
• 5. فیلتر کردن داده‌ها با شرط‌ها
• 6. مرتب‌سازی نتایج با ORDER BY
• 7. محدود کردن تعداد نتایج با LIMIT
• 8. آشنایی با توابع تجمیعی در SQL
• 9. محاسبه میانگین، مجموع و شمارش
• 10. کار با GROUP BY و HAVING
• 11. اتصال جداول با JOIN
• 12. انواع مختلف JOIN
• 13. استفاده از زیرپرس‌وجوها (Subqueries)
• 14. نوشتن پرس‌وجوهای پیچیده با زیرپرس‌وجوها
• 15. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 16. معماری ترنسفورمر در LLMs
• 17. مفاهیم کلیدی مانند Attention
• 18. نحوه آموزش LLMs
• 19. محدودیت‌ها و قابلیت‌های LLMs
• 20. کاربرد LLMs در درک زبان طبیعی
• 21. مقدمه‌ای بر ابزارهای تبدیل زبان طبیعی به SQL
• 22. چالش‌های تبدیل پرس‌وجوی زبان طبیعی به SQL
• 23. رویکردهای مبتنی بر قوانین (Rule-based)
• 24. رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین
• 25. معرفی چارچوب‌های موجود برای این منظور
• 26. مبانی استخراج اطلاعات از متن
• 27. شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)
• 28. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 29. استفاده از LLMs برای NER
• 30. استفاده از LLMs برای استخراج روابط
• 31. مقدمه‌ای بر مدل‌های تخصصی برای SQL Generation
• 32. مدل‌های مبتنی بر seq2seq
• 33. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای SQL
• 34. معماری T5 و کاربرد آن
• 35. معماری BART و کاربرد آن
• 36. آموزش مدل‌های زبانی برای تولید SQL
• 37. انتخاب مجموعه داده مناسب برای آموزش
• 38. آماده‌سازی داده‌ها: سوالات و کوئری‌های SQL
• 39. متریک‌های ارزیابی عملکرد مدل
• 40. دقت تولید کوئری SQL
• 41. صحت اجرای کوئری SQL
• 42. مقدمه‌ای بر ساخت ابزار پرس‌وجو
• 43. طراحی واسط کاربری ابزار
• 44. دریافت ورودی از کاربر
• 45. ارسال پرس‌وجو به مدل زبانی
• 46. دریافت کوئری SQL از مدل
• 47. ارسال کوئری SQL به پایگاه داده
• 48. نمایش نتایج به کاربر
• 49. مدیریت خطاها و پیام‌های سیستمی
• 50. ملاحظات امنیتی در پردازش کوئری‌ها
• 51. جلوگیری از حملات تزریق SQL
• 52. اعتبارسنجی ورودی کاربر
• 53. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی کوئری‌های SQL
• 54. نکات کلیدی برای نوشتن کوئری‌های کارآمد
• 55. استفاده صحیح از ایندکس‌ها
• 56. تحلیل‌گرهای کوئری (Query Analyzers)
• 57. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
• 58. تفاوت‌های پایگاه داده رابطه‌ای و NoSQL
• 59. انواع پایگاه داده NoSQL
• 60. مقدمه‌ای بر مفاهیم کلان داده (Big Data)
• 61. چالش‌های کار با حجم عظیم داده
• 62. معماری‌های پردازش کلان داده
• 63. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در LLMs
• 64. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی SQL
• 65. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 66. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 67. مسئولیت‌پذیری در توسعه ابزارها
• 68. مقدمه‌ای بر توسعه پایدار و هوش مصنوعی
• 69. کاربرد هوش مصنوعی در دستیابی به اهداف توسعه پایدار
• 70. مقدمه‌ای بر ابزارهای نوظهور در پردازش زبان طبیعی
• 71. فین‌تونیگ مدل‌های زبانی بزرگ
• 72. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 73. کاربرد Prompt Engineering در تولید SQL
• 74. ارزیابی مدل‌های زبانی در سناریوهای مختلف
• 75. ساخت ابزار پرس‌وجو با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 76. کتابخانه SQLAlchemy برای تعامل با پایگاه داده
• 77. کتابخانه Pandas برای پردازش نتایج
• 78. کتابخانه Streamlit برای ساخت واسط کاربری
• 79. مثال عملی: ساخت ابزار پرس‌وجو برای داده‌های فروش
• 80. مثال عملی: ساخت ابزار پرس‌وجو برای داده‌های مشتریان
• 81. مثال عملی: ساخت ابزار پرس‌وجو برای داده‌های مالی
• 82. آموزش نحوه استفاده از ابزار ساخته شده
• 83. راهنمای عیب‌یابی رایج
• 84. نکات پیشرفته برای بهبود عملکرد ابزار
• 85. معرفی منابع تکمیلی برای یادگیری بیشتر
• 86. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی و پایگاه‌های داده
• 87. آینده تبدیل زبان طبیعی به کوئری‌های پیچیده
• 88. نقش LLMs در دموکراتیزه کردن دسترسی به داده‌ها
• 89. اهمیت امنیت و حریم خصوصی در عصر داده
• 90. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در توسعه ابزار
• 91. فراتر از SQL: تبدیل زبان طبیعی به API Calls
• 92. آشنایی با مفاهیم Graph Databases
• 93. کاربرد Graph Databases در استخراج روابط
• 94. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در حوزه مالی
• 95. کاربرد LLMs در تحلیل گزارش‌های مالی
• 96. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در حوزه حقوقی
• 97. کاربرد LLMs در تحلیل اسناد حقوقی
• 98. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در حوزه پزشکی
• 99. کاربرد LLMs در تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 100. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در حوزه آموزش