اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی استقرار سامانههای پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از Chroma و Weaviate
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره استقرار سامانههای پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از Chroma و Weaviate
موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
موضوع میانی: پیادهسازی مدلهای زبانی پیشرفته در کاربردهای عملی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
- 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
- 3. فهم زبان طبیعی
- 4. تولید زبان طبیعی
- 5. مقدمهای بر بردارهای معنایی
- 6. مفهوم جاسازی (Embedding)
- 7. تکنیکهای مختلف جاسازی
- 8. کاربرد جاسازی در جستجوی معنایی
- 9. معرفی پایگاه دادههای برداری
- 10. معرفی Chroma DB
- 11. معرفی Weaviate
- 12. معماری Chroma DB
- 13. معماری Weaviate
- 14. نصب و راهاندازی Chroma DB
- 15. نصب و راهاندازی Weaviate
- 16. مبانی پایگاه دادههای رابطهای (برای مقایسه)
- 17. مبانی پایگاه دادههای NoSQL (برای مقایسه)
- 18. مفهوم بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
- 19. مفهوم بازیابی اطلاعات مبتنی بر معنا (Semantic Search)
- 20. الگوریتمهای جستجوی سنتی
- 21. محدودیتهای جستجوی کلیدواژهای
- 22. مقدمهای بر RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- 23. اهمیت RAG در بهبود دقت مدلهای زبانی
- 24. مراحل پیادهسازی RAG
- 25. بخش بازیابی (Retrieval) در RAG
- 26. بخش تولید (Generation) در RAG
- 27. اتصال بازیابی و تولید
- 28. چالشهای پیادهسازی RAG
- 29. انتخاب پایگاه داده برداری مناسب
- 30. کاربرد Chroma در RAG
- 31. کاربرد Weaviate در RAG
- 32. مقایسه Chroma و Weaviate برای RAG
- 33. مراحل آمادهسازی داده برای RAG
- 34. پاکسازی و پیشپردازش متن
- 35. تقسیمبندی متن به قطعات (Chunking)
- 36. استراتژیهای مختلف Chunking
- 37. جاسازی قطعات متن
- 38. ذخیرهسازی قطعات جاسازی شده در Chroma
- 39. ذخیرهسازی قطعات جاسازی شده در Weaviate
- 40. جستجوی معنایی در Chroma
- 41. جستجوی معنایی در Weaviate
- 42. بازیابی قطعات مرتبط با پرسش
- 43. استفاده از نتایج بازیابی برای بهبود پرسش
- 44. ارسال پرسش و قطعات مرتبط به مدل زبانی
- 45. انتخاب مدل زبانی مناسب برای بخش تولید
- 46. مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 47. مقدمهای بر مدلهای Transformer
- 48. کاربرد مدلهای زبانی پیشآموزشدیده
- 49. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبانی
- 50. تنظیم دقیق مدل برای وظایف پرسش و پاسخ
- 51. نحوه تولید پاسخ توسط مدل زبانی
- 52. ارزیابی کیفیت پاسخهای تولید شده
- 53. معیارهای ارزیابی مدلهای زبانی
- 54. معیارهای ارزیابی سیستمهای RAG
- 55. پیادهسازی یک سیستم پرسش و پاسخ ساده با Chroma
- 56. پیادهسازی یک سیستم پرسش و پاسخ ساده با Weaviate
- 57. یکپارچهسازی Chroma با LangChain
- 58. یکپارچهسازی Weaviate با LangChain
- 59. استفاده از LangChain برای ساخت زنجیرههای RAG
- 60. ساخت اپلیکیشن پرسش و پاسخ با LangChain
- 61. استقرار (Deployment) مدلهای زبانی
- 62. استقرار مدلهای زبانی در محیط عملیاتی
- 63. ملاحظات امنیتی در استقرار
- 64. مدیریت هزینهها در استقرار
- 65. مقیاسپذیری سیستمهای RAG
- 66. مانیتورینگ عملکرد سیستمهای RAG
- 67. بهینهسازی پرسش و پاسخ
- 68. تکنیکهای بهبود دقت بازیابی
- 69. تکنیکهای بهبود کیفیت تولید پاسخ
- 70. کاربرد RAG در حوزههای مختلف
- 71. RAG برای پشتیبانی مشتریان
- 72. RAG برای جستجوی اسناد سازمانی
- 73. RAG برای دستیارهای آموزشی
- 74. RAG برای سیستمهای توصیهگر
- 75. اخلاق در هوش مصنوعی و RAG
- 76. سوگیری در مدلهای زبانی
- 77. عدالت در سیستمهای هوش مصنوعی
- 78. شفافیت در سیستمهای RAG
- 79. مسئولیتپذیری در هوش مصنوعی
- 80. آیندهٔ RAG و مدلهای زبانی
- 81. روندهای نوظهور در پردازش زبان طبیعی
- 82. توسعهٔ پایگاه دادههای برداری
- 83. تحولات در معماری مدلهای زبانی
- 84. چالشهای پیش رو در هوش مصنوعی
- 85. جمعبندی و گامهای بعدی
- 86. مبانی حقوقی و چارچوبهای قانونی در استفاده از سامانههای هوشمند
- 87. قوانین مربوط به حفاظت از دادهها و حریم خصوصی
- 88. مقررات ناظر بر محتوای دیجیتال در ایران
- 89. اصول اخلاقی در تولید و انتشار محتوای دیجیتال
- 90. چارچوبهای شرعی و فقهی در کاربردهای فناوری اطلاعات
- 91. ملاحظات فنی و امنیتی در پیادهسازی سامانههای هوشمند
- 92. استانداردهای فنی معتبر در حوزه هوش مصنوعی
- 93. اهمیت امنیت اطلاعات در سامانههای پرسش و پاسخ
- 94. حفاظت از زیرساختهای سایبری در برابر حملات
- 95. اصول طراحی سامانههای پایدار و قابل اطمینان
- 96. ملاحظات مربوط به مالکیت فکری و حقوق نشر
- 97. قوانین مربوط به کپیرایت در محتوای دیجیتال
- 98. حقوق مرتبط با دادههای آموزشی و مدلها
- 99. نحوه استناد به منابع و جلوگیری از سرقت علمی
- 100. ملاحظات مربوط به توسعهٔ پایدار و مسئولیت اجتماعی
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.