اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جستجوی شناختی پیشرفته با PyTorch

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جستجوی شناختی پیشرفته با PyTorch

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر جستجوی شناختی
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای جستجو
• 3. معماری‌های شبکه‌های عصبی
• 4. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 6. شبکه‌های ترنسفورمر و توجه
• 7. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 8. نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 9. Word2Vec و GloVe
• 10. تعبیه‌های متنی (Contextual Embeddings)
• 11. BERT و مدل‌های مشابه
• 12. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 13. مبانی بازیابی اطلاعات
• 14. شاخص‌گذاری (Indexing) اسناد
• 15. ساختارهای داده برای بازیابی
• 16. الگوریتم‌های رتبه‌بندی اولیه
• 17. TF-IDF و BM25
• 18. جستجوی معنایی
• 19. شباهت معنایی با تعبیه‌ها
• 20. استفاده از ترنسفورمرها در بازیابی
• 21. مدل‌های مبتنی بر پرس‌وجو-سند
• 22. مدل‌های مبتنی بر سند-پرس‌وجو
• 23. مدل‌های دو-مرحله‌ای
• 24. موتورهای جستجوی مدرن
• 25. معرفی Elasticsearch
• 26. مفاهیم اصلی Elasticsearch
• 27. تحلیل متن و واژگان در Elasticsearch
• 28. شخصی‌سازی جستجو
• 29. سیستم‌های توصیه‌گر
• 30. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
• 31. فیلترینگ مشارکتی
• 32. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 33. ترکیب روش‌ها در توصیه‌گرها
• 34. جستجوی پرسش-پاسخ (Question Answering)
• 35. مبانی QA
• 36. QA مبتنی بر استخراج
• 37. QA مبتنی بر تولید
• 38. چارچوب‌های QA
• 39. جستجوی اسناد مرتبط
• 40. استخراج اطلاعات
• 41. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 42. استخراج رابطه
• 43. خلاصه‌سازی متن
• 44. خلاصه‌سازی استخراجی
• 45. خلاصه‌سازی تولیدی
• 46. ارزیابی مدل‌های NLP
• 47. معیارهای ارزیابی QA
• 48. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی
• 49. مبانی PyTorch
• 50. تنسورها و عملیات
• 51. شبکه‌های عصبی در PyTorch
• 52. آموزش مدل در PyTorch
• 53. بهینه‌سازها در PyTorch
• 54. توابع زیان در PyTorch
• 55. مدیریت داده در PyTorch
• 56. ساخت مجموعه داده سفارشی
• 57. بارگذاری داده‌های متنی
• 58. پیش‌پردازش متن برای PyTorch
• 59. آماده‌سازی داده برای مدل‌های ترنسفورمر
• 60. استفاده از Hugging Face Transformers
• 61. بارگذاری مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 62. تنظیم دقیق مدل BERT برای جستجو
• 63. تنظیم دقیق مدل BERT برای QA
• 64. پیاده‌سازی جستجوی معنایی با PyTorch
• 65. استفاده از تعبیه‌های متنی برای جستجو
• 66. ساخت شاخص معنایی
• 67. جستجو با استفاده از شباهت کسینوسی
• 68. بهینه‌سازی جستجوی معنایی
• 69. جستجوی پرسش-پاسخ با PyTorch
• 70. ساخت مدل QA با PyTorch
• 71. ارزیابی مدل QA
• 72. جستجوی شناختی در عمل
• 73. کاربردها در کسب‌وکار
• 74. جستجوی سازمانی
• 75. جستجوی مشتری
• 76. جستجوی داخلی
• 77. جستجوی اسناد حقوقی
• 78. جستجوی اسناد پزشکی
• 79. جستجوی اخبار و رسانه
• 80. جستجوی محتوای آموزشی
• 81. جستجوی محصولات
• 82. چالش‌های جستجوی شناختی
• 83. کیفیت داده‌ها
• 84. مقیاس‌پذیری
• 85. تفسیرپذیری مدل‌ها
• 86. امنیت داده‌ها
• 87. حفظ حریم خصوصی
• 88. اخلاقیات در هوش مصنوعی
• 89. سوگیری در مدل‌ها
• 90. مدل‌های عادلانه
• 91. آینده جستجوی شناختی
• 92. جستجوی چندوجهی
• 93. جستجوی بلادرنگ
• 94. جستجوی تعاملی
• 95. تکنیک‌های پیشرفته برای جستجو
• 96. یادگیری تقویتی در جستجو
• 97. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در جستجو
• 98. فدرال لرنینگ در جستجو
• 99. جستجوی مبتنی بر دانش
• 100. گراف‌های دانش