اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی نتایج جستجو با رویکردهای برداری در سامانه‌های ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی نتایج جستجو با رویکردهای برداری در سامانه‌های ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده

موضوع میانی: جستجوی پیشرفته و هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر جستجوی پیشرفته و هوشمند
• 2. مبانی پردازش داده در سامانه‌های ابری
• 3. مفاهیم کلیدی جستجو و بازیابی اطلاعات
• 4. تکامل الگوریتم‌های جستجو
• 5. نیاز به جستجوی هوشمند در عصر داده
• 6. مقدمه‌ای بر جستجوی برداری (Vector Search)
• 7. مفهوم نمایش برداری (Vector Embeddings)
• 8. کاربرد نمایش برداری در درک معنایی
• 9. تولید نمایش برداری با مدل‌های زبان طبیعی
• 10. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 11. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی
• 12. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش متن
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)
• 15. ترانسفورمرها و مکانیزم توجه (Attention)
• 16. تکنیک‌های آموزش مدل‌های زبان طبیعی
• 17. مجموعه‌داده‌های رایج برای آموزش مدل‌های زبان
• 18. ارزیابی مدل‌های زبان طبیعی
• 19. مفاهیم پیشرفته نمایش برداری
• 20. تکنیک‌های تولید نمایش برداری با کیفیت
• 21. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 22. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در پردازش زبان
• 23. کاربرد نمایش برداری در جستجوی معنایی
• 24. مقایسه جستجوی سنتی و جستجوی معنایی
• 25. شاخص‌گذاری داده‌ها برای جستجوی برداری
• 26. ساختار پایگاه داده‌های برداری (Vector Databases)
• 27. الگوریتم‌های جستجوی نزدیک‌ترین همسایه (ANN)
• 28. مقدمه‌ای بر HNSW (Hierarchical Navigable Small Worlds)
• 29. پیاده‌سازی HNSW برای جستجوی سریع
• 30. الگوریتم‌های جستجوی مبتنی بر درخت (Tree-based Search)
• 31. الگوریتم‌های جستجوی مبتنی بر هش (Hashing-based Search)
• 32. مقایسه الگوریتم‌های ANN
• 33. ملاحظات عملکردی در جستجوی برداری
• 34. مقیاس‌پذیری سامانه‌های جستجوی برداری
• 35. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی در جستجو
• 36. مدیریت حافظه و منابع در جستجوی برداری
• 37. معرفی Azure Cognitive Search
• 38. قابلیت‌های کلیدی Azure Cognitive Search
• 39. ایجاد یک سرویس جستجوی شناختی
• 40. فهرست‌سازی (Indexing) داده‌ها در Azure Cognitive Search
• 41. تعریف فیلدها و انواع داده
• 42. اضافه کردن داده‌ها به فهرست
• 43. جستجوی کلیدواژه‌ای در Azure Cognitive Search
• 44. استفاده از پارامترهای جستجو
• 45. فیلتر کردن نتایج جستجو
• 46. مرتب‌سازی نتایج جستجو
• 47. جستجوی محلی (Faceted Navigation)
• 48. جستجوی با امتیازدهی (Scoring Profiles)
• 49. مقدمه‌ای بر قابلیت‌های هوشمند Azure Cognitive Search
• 50. استفاده از تحلیلگرهای متن (Text Analyzers)
• 51. تشخیص زبان و پردازش آن
• 52. استخراج مفاهیم کلیدی (Key Phrase Extraction)
• 53. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 54. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 55. استفاده از مهارت‌های سفارشی (Custom Skills)
• 56. ساخت مهارت‌های سفارشی با Azure Functions
• 57. ادغام مهارت‌های سفارشی در خط لوله ایندکس‌گذاری
• 58. مقدمه‌ای بر جستجوی برداری در Azure Cognitive Search
• 59. فعال‌سازی جستجوی برداری
• 60. تولید نمایش برداری برای داده‌ها
• 61. استفاده از مدل‌های نمایش برداری داخلی
• 62. اتصال به مدل‌های نمایش برداری خارجی
• 63. جستجوی شباهت معنایی (Semantic Similarity Search)
• 64. تنظیم پارامترهای جستجوی برداری
• 65. کوئری‌های ترکیبی (Hybrid Search)
• 66. ترکیب جستجوی کلیدواژه‌ای و برداری
• 67. بهینه‌سازی کوئری‌های ترکیبی
• 68. ارزیابی نتایج جستجوی برداری
• 69. متریک‌های ارزیابی جستجو
• 70. تنظیم دقیق مدل‌های نمایش برداری
• 71. بهبود کیفیت نمایش برداری
• 72. مدیریت نسخه در فهرست‌ها
• 73. استراتژی‌های به‌روزرسانی فهرست‌ها
• 74. نظارت بر عملکرد سرویس جستجو
• 75. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها و متریک‌ها
• 76. امنیت در Azure Cognitive Search
• 77. کنترل دسترسی و احراز هویت
• 78. رمزنگاری داده‌ها
• 79. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
• 80. استفاده از Azure Cognitive Search در سناریوهای مختلف
• 81. جستجوی اسناد سازمانی
• 82. جستجوی محصولات در فروشگاه‌های آنلاین
• 83. سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 84. بهینه‌سازی تجربه کاربری در جستجو
• 85. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 86. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و جستجو
• 87. حریم خصوصی داده‌ها در جستجو
• 88. شفافیت در نتایج جستجو
• 89. مسئولیت‌پذیری در توسعه سامانه‌های جستجو